铜板带材是国家发展中不可或缺的产品,其需求总量巨大且生产流程复杂,只根据现场经验进行生产调度方案的拟定难以总揽全局,不易得到科学合理的调度方案,不恰当的生产流程会带来不必要的损耗,所以面向铜板带材生产流程所开展的调度与优化研究具有重要的意义。在当前生产技术无法实现质变的前提下,通过优化生产调度方案来改善生产流程,已经成为工业生产领域中的研究重点。因此,本文在满足生产约束并保证生产加工连贯性的情况下,通过优化生产时间、生产成本等目标,从而提高企业的生产效率。论文以铜板带材生产流程以及优化方法为中心,开展了以下相关工作。首先,为实现最小化总生产时间的目的,在满足约束条件的前提下建立单目标调度数学模型,通过改进的遗传算法对其进行求解。依据调度问题的特点,文中采用基于工序的编码设计并分析解码思路,设计自适应的交叉变异概率公式动态调整遗传算法的参数,改善了算法的性能,并通过扩大邻域搜索的方式,提高了算法的寻优能力。利用改进的遗传算法对铜板带材生产实例进行求解,得到了最佳的调度方案并绘制相应甘特图,结果表明所提方法提高了算法的计算效率,可以获得较好的调度结果。其次,在优化总生产时间的基础上,增加总生产成本的目标函数,并补充相关约束条件,构建多目标调度数学模型,通过改进的混合算法对其进行求解。文中采用基于作业任务的编码设计描述调度问题,阐述了染色体和调度方案之间的映射关系,通过将NSGA2算法和粒子群算法进行混合优化初始种群,并根据个体信息选取局部搜索的中心,采用多种策略相组合的思想用于增强局部搜索,从而提高算法整体的搜索能力。以铜板带材生产流程的调度为例,改进的混合算法可以得到更优的Pareto解集,从而验证了所提方法可以改善多目标优化算法的性能,实现了生产流程的优化以及企业生产效率的提高。最后,基于国家科研项目的应用需求,参与开发了铜板带材生产全流程智能化工艺模型库,阐述所做相关工作,从工艺角度和调度方面分析了铜板带材课题实际应用价值,所做研究可供企业参考,加强企业对生产流程的控制。