钢铁一体化生产计划与调度是钢铁企业MES核心组成部分。而在钢铁生产计划与调度过程中存在着产品种类多、订单多批而少量、约束条件以及生产扰动条件繁杂等因素,如何进行钢铁生产智能调度是钢铁公司为提高效率、降低成本、能源高效利用、提高市场竞争力最亟待解决的问题。在钢铁生产智能调度问题中,最优生产计划问题和动态调度问题成为了贯穿整个生产过程,最核心、最重要的两个问题。生产计划的准确性以及可靠性决定生产是否高效、按时、高质量完成。而动态调度问题是保证生产计划是否能有效执行的问题,决定了生产的连续性以及稳定性。本课题通过总结各种生产计划研究方法,基于一体化生产流程,总结和简化生产计划模型,提出基于模型规则知识的聚类遗传算法,最终建立了钢铁一体化生产计划子系统,解决了最优生产计划问题。在动态调度方面,本课题通过总结钢铁生产调度过程中积累的各种知识,基于各种知识表示方法的特点,提出了基于面向对象的混合知识表示方式的知识库,利用规则推理和案例推理解决钢铁钢铁生产调度问题,具有一定的实际意义。知识库和生产计划子系统共同组建了钢铁一体化生产知识库系统。为解决智能调度问题,基于Windows环境,提出利用C++和MFC、ADO等开发技术以及Visual C++和SQL Server等开发工具对钢铁一体化知识库系统进行设计,通过人机交互,根据具体调度问题的特点,选择规则推理和案例推理中的一种推理方式,从而得出最合理解决调度问题的方案,进而提供给生产调度人员以辅助解决钢铁生产调度问题做出正确的决策,必要时需要调用生产计划子系统进行重计划。为解决生产计划问题,基于SQL Server、Access数据库工具完成对生产订单数据、生产模型基本参数、生产计划结果数据的储存,基于Matlab算法开发平台完成对改进遗传算法的M文件的编程,以M文件调用相关数据表,从而构建钢铁一体化生产计划编系统。