钢铁工业是国民经济的支柱产业，近年来，面对市场环境的变化和生产技术的变革，其传统的管理理念和生产模式正经历着严峻的挑战。随着我国加入世贸组织以后，钢铁市场竞争日趋激烈，产品生产呈现多品种小批量的趋势，同时要求产品质优价廉、准时交货、并提供优质的客户服务。　　 新兴技术的出现和现代化进程的加速，使得以标准化、大批量生产为特征的传统生产方式受到了前所未有的挑战，如何能够在满足消费者个性化需求的基础之上保证生产规模的经济性，如何提高客户订单的响应速度成为了决定企业在竞争中能否成功的关键因素。为了满足客户对产品多样性和短交货期的多重要求，提高市场服务水平，又保证内部生产的经济性，企业不得不兼顾两种不同的生产方式，面向订单生产和面向库存生产。因此，采用MTO-MTS相结合的生产方式是钢铁企业在未来的发展趋势。　　 本文首先利用两章的篇幅简要介绍了钢铁行业发展的背景，钢铁生产领域的研究现状以及钢铁生产的工艺流程。然后详细地介绍了基于MTO-MTS的钢铁企业合同计划的框架体系。该框架体系包含战略计划层、长期计划层、客户合同管理层、能力需求计划层、合同计划层、原料需求计划层、日作业计划调度层等七层。其中长期计划层属于年计划，客户合同管理层、合同计划层以及原料需求计划层属于月计划；日作业计划调度层属于日计划。并阐述了各计划的功能和相互关系。　　 在钢铁企业各项经营生产活动中，编制生产计划是非常关键的一个环节。如何对一批合同在机组产能、前后工序关系、合同交货期等约束条件下编制较优的生产计划是一个难题。本文就是对该问题进行相关研究。　　 本文在考虑实际合同计划编制的基础上构建了基于MTO-MTS混合策略下的多级库存匹配和联合优化生产计划的模型。模型中考虑了成品和半成品这两种不同的库存余材，使其分别匹配合同池中的合同，随后对半成品和未匹配合同安排生产工序时间。模型中既有MTO方式的合同生产以及MTS方式的成品匹配，又有MTO-MTS相结合的半成品匹配加后续生产的方式，充分体现了混合策略的生产管理思想。随后，本文根据该模型的特点，设计了粒子群算法的编码方式，初始解生成方案以及优化过程中出现不可行解的二次修复策略。第一次修复那些飞越边界值的粒子，采用重新随机生成工序时间段的方法修复。第二次修复是对飞越边界值的粒子重新分配工序时间段，然后判断机组产能约束，若能满足就重新排入计划；若不能满足就取消生产。同时，粒子群算法的设计中还考虑了多次重匹配的机制，就是不断地进行小规模合同重匹配成品以及半成品。重匹配机制能有效地扩大解搜索的空间，使得改进的粒子群算法以更大的概率找到满意解。最后，文本利用仿真实验对粒子群算法的相关参数进行分析，特别是对单纯粒子群算法和一种局部搜索算法的比较分析，结合各自的特点设计了一种改进的粒子群算法。该算法在求解模型时各项性能指标都优于单纯的粒子群算法，收到了很好的效果。