造纸企业纸浆系统的生产流程复杂、管线长，各种纸浆的生产效率各异，加上生产系统对各种纸浆的需求量随生产方案的不同而变化，因此调度人员很难清楚地了解各种浆料的贮存、消耗等情况，只能根据经验下达生产调度指令，导致各车间的生产不能在最佳时间进行，引起生产成本提高。企业在进行停车维修及切换生产方案时，也经常造成某种浆料的不足或是积压，引起生产系统不正常波动。本文主要以某纸业集团的MES系统关键模块的研究开发为背景，针对其中浆纸平衡系统特点，分别从模型分析、调度优化、数据校正三方面进行分析研究。　　 分析这三方面时均采用混杂系统理论，综合连续变量动态系统和离散事件动态系统演化特征。模型分析时具体使用混合Petri网工具，它由连续Petri网和离散Petri网组成，其中连续Petri网被用于模拟系统动态行为运行时的连续变化；离散Petri网被用于模拟流程顺序操作和离散事件。　　 鉴于该系统的复杂性、约束性等特点，本文寻求一种适合于大规模并行且具有智能特征的优化算法，主要综合了蚁群算法、遗传算法、差异演化算法三者优点，为调度优化提供可靠的数据信息。在连续空间中，以蚁群算法为主要寻优思路，采用动态变化寻优空间的方式，加快寻优速度并加强收敛性；采用遗传算法中的交叉、变异及差异演化算法的变异方式增加群体多样性；采用自适应的交叉、变异概率以增强算法智能性。　　 在浆纸平衡混杂系统中，需要保证信息源的真实性，所以数据校正也是一个很重要的方面。本文分析比较了统计检验法对侦查识别平衡模型中显著误差的效果，在约束方程检验法中加入线性组合技术，使该方法能识别显著误差。数据协调方面，充分利用调度事件的时间信息，建立带节点的平衡模型，比较分析不确定模型协调方法、统计检验法与Matlab优化工具函数的协调效果。