生产调度以生产作业计划为依据，围绕企业的生产经营目标，从生产全局出发，结合生产流程的实际情况和生产能力，进行优化排产，合理调配物料和能源，调整各装置间物流的分配，协调和均衡各装置的生产，使各生产环节能有效配合和紧密衔接，形成并传达优化调度指令，确保生产均衡、稳定、安全、长周期地进行，以保证企业生产作业计划的完成。而随着钢铁企业信息化的深入，迫切需要符合企业生产调度流程的模型和算法，为生产决策提供支持。本文首先对从生产调度理论，Job-Shop调度问题以及钢铁行业中的生产调度问题三个方面进行简明综述和国内外现状介绍。然后针对国内大型钢铁企业钢管冷加工区生产调度的实际问题，在生产连续、库存限制、部分人工调度的情况下，提出利用离散化时间的方法，将该问题抽象成可中断的Job-Shop问题，并分别用数学规划方法和启发式方法进行模型和算法研究。根据冷加工区的生产约束条件(库存、部分人工调度、连续生产等)，以中断次数最少为目标建立了混合整数规划模型，并利用LOG公司Cplex软件包对算例进行编程求解。但是有时候由于部分人工调度的原因造成约束条件无法满足，导致无法找到可行解。针对这种情况，通过将部分人工调度转化成目标和约束条件来改进数学模型，并提出了启发式方法来求解：首先建立启发式算法的一系列调度规则，再根据调度核心即占优规则设计调度算法。该算法还有改进的必要，提出了改进后的二阶段启发式算法，第一阶段根据四种调度规则(基于Job最初顺序，基于SPT，基于ERT，基于EDD)来优先调度约束最松弛的产区；第二阶段和启发式算法类似。用改进后启发式算法得到的结果比较理想。然后对同一算例，三种算法得到的六组调度结果进行了粗略评价，最终得到结论：对于该问题，解决方案最好的是改进后启发式算法(SPT)；数学规划(ILOGCplex)和改进启发式算法(EDD)次之，而改进启发式算法(ERT)也比较理想，但是改进启发式算法(Job顺序)和启发式算法最差。最后，对现有工作进行了总结和对进一步研究方向进行了简要的展望。