钢铁产业作为国家的基础产业和国民经济的支柱，一直以来就得到了人们的广泛重视。近年来，随着市场环境的变化和竞争的加剧，钢铁企业的管理理念和生产模式也面临着很大的挑战，特别是现在客户的多品种、小批量的要求，使得钢铁企业必须做出应对客户要求的改变，因此，生产模式的改变就显得尤为重要。随着科技的发展和现代化进程的加速，产品的寿命和生产周期逐渐缩短，更新换代加速，而客户对钢铁产品的订单要求也更加多样化和个性化，这就对传统的大批量生产的模式提出了挑战。为了占领市场，提高客户服务水平，企业生产必须以客户为导向，按照订单组织生产(MTO，make to order)，这样才能避免生产的盲目性。但是同时，MTO生产模式的缺点也很明显，它容易造成对合同的依赖，造成交货提前期过长，难以对客户按时交货，与客户需求的另一个特点--合同交货期越来越短相矛盾。另外，钢铁企业一般需要大规模均衡化生产，而MTO模式容易使得企业内部生产的成本提高，进而影响企业的经济效益。而按照库存组织生产(MTS，make to stock)则可以充分考虑生产的批量经济性，同时可以降低交货期。由此可见，MTO和MTS各有优缺点，MTO模式注重市场需求，MTS模式注重生产批量性，所以，越来越多的企业开始考虑MTO-MTS混合模式的生产，而这种混合模式也成为以后钢铁企业发展的方向。　　 本文首先介绍了钢铁行业发展的背景，钢铁企业现在的发展现状以及钢铁生产的工艺流程。然后引出了基于MTO-MTS的钢铁企业生产计划管理体系，将计划管理体系分为长期规划层、客户合同管理层、合同计划层、能力需求计划层、日作业计划调度层等，描述了各个层次的主要功能，分析了各个层次之间的信息流、物流传递等。合同计划是钢铁企业生产管理中的关键一环，起着承上启下的作用，它对下层要安排合同的合理生产或匹配情况，保证车间调度的顺利进行以及库存的合理控制；而对上层要传递合同的生产信息，包括不同钢种，不同交货时间的合同的库存量，各机组不同时段的产能等。因此合同计划在企业的销售、生产决策中起着非常重要的作用，合同计划编制的质量，决定着企业的生产效率和经济效益。本文提出了基于MTO-MTS混合模式下的钢铁企业库存匹配和生产计划，将合同分为成品合同和预测的半成品合同，将两者放入合同池一起考虑，本文综合了半成品板坯的MTS模式和成品订单的MTO模式，充分体现了混合模式的思想。本问题中的模型同时考虑了库存匹配和生产计划，以提前/拖期惩罚、合同取消惩罚、成品/半成品库存匹配费用、机组未充分利用惩罚等最小化作为目标。由于该模型的目标函数和约束变量比较多，属于大规模组合优化问题，而且在求解过程会遇到大量的非可行解，用精确算法难以实现，所以本文选择用启发式算法进行求解。粒子群算法是一种具有群体智能搜索能力的启发式算法，而且规则简单，实现相对容易。根据本模型的特点，本文设计了改进的粒子群算法作为求解的方法。面对求解过程中遇到的大量的非可行解，本文设计了针对粒子超出范围和机组产能约束的两次修复，并且在对非可行解修复之后进行了成品和半成品的重匹配，这极大地扩大了搜索的空间，使得能够更好的找到满意解。最后，本文利用了仿真实验对粒子群算法的相关参数进行分析，找到了比较满意的参数。在该参数设置下，通过比较各自目标函数值大小和分析各项惩罚值的变化趋势，指出MTO-MTS更符合钢铁产业的发展趋势。