裂解炉是工业乙烯生产的主要装置，决定了乙烯生产的收率和效益等指标，在实际生产中，多台裂解炉往往同时运行以裂解多种原料，此外由于裂解炉炉管容易形成焦炭，会影响到裂解产物的收率以及生产成本。因此如何安排各个裂解炉处理原料的顺序和批次，对裂解炉炉群原料进行优化调度使之满足生产目标显得十分必要。此外，乙烯裂解炉也是工业耗能巨头和污染环境的主要源头，特别是在清焦过程中会产生大量的一氧化碳、二氧化碳和粉尘污染物等。由于污染物的减排可以对环境产生长远的影响，且无法用经济效益因素来衡量，因此，面对严峻的节能减排需求，如何制定调度方案以减少裂解炉炉群对环境的污染也逐渐成为一个重要问题。　　本文根据企业在实际生产过程中需同时兼顾利润和节能减排两方面的需求，建立了以最大化炉群平均利润和最小化炉群平均结焦量为目标的多目标调度优化模型，包含了物料平衡约束、整数约束、时间约束、边界约束，该模型可抽象为一个带约束的多目标混合整数非线性规划问题(MOMINLP)。针对多目标问题中的混整决策变量，本文首先采用混合编码的带约束的非支配排序遗传算法(MDNSGA-Ⅱ)求解模型的Pareto前沿，并基于此算法，结合基于拐点驱动的进化算法(KnEA)，提出了一种改进的基于拐点驱动的多目标进化算法（MD-KnEA），通过多组测试函数仿真，并与其他典型多目标进化算法求解结果对比，证明了该算法不仅在处理带约束的MOMINLP问题时有明显优势，在求解典型多目标问题时仍然有十分理想的效果。　　最后以某乙烯厂的裂解炉炉群系统为例进行求解，把该算法应用到炉群系统原料调度优化的问题中，为生产者提供多种调度优化方案，通过对比多目标与单目标两种模型的调度优化结果，说明调度结果的有效性。