钢铁工业作为基础产业,对整个国民经济具有非常重要的战略意义.钢铁生产调度问题是钢铁生产管理的核心内容,对于降低产品成本、提高产品质量、缩短产品生产周期和增强企业市场竞争力具有重要意义.该文建立了炼钢、连铸、热轧生产过程的分层赋时着色petri网模型及其调度问题的数学规划模型,对遗传算法、禁忌搜索算法和微粒群算法进行了系统研究,并应用于炼钢、连铸、热轧生产调度问题.最后,讨论了多智能体在冶铸轧一体化生产调度问题中的实现机制.论文的主要工作包括以下五个方面:第一,以Petri网为建模工具,基于着色Petri网和赋时Petri网,并引入替代库所和端口变迁的概念,给出了分层赋时着色Petri网(HTCPN)的定义.第二,在对炼钢、连铸、热轧生产工艺背景及工艺约束进行分析的基础上,以所有组成炉次的合同因差异所引起的炼钢损失费用以及由于无委托材和合同未被选中所造成的费用损失之和最小为目标函数,构造了最优炉次的数学规划模型;第三,对简单遗传算法的杂交算子和变异算子进行了理论分析;将修正的两交换启发交叉算子应用于TSP问题的求解,在此基础上,又提出了一种动态非线性杂交算子,应用于炼钢生产调度问题;第四,对微粒群算法进行了理论分析和研究.对于约束优化问题,提出了一种双微粒群算法.第五,在对算法研究的基础上引入了算法集成的概念,讨论了调度算法的分类和算法类库的建立.该文的工作对调度算法的研究和提高钢铁工业的生产管理水平以及实现钢铁工业CIMS具有重要的理论和应用价值.