钢铁企业的生产过程并含着连续和断续的特征，是一个典型的混杂系统。在实际生产中，制定一个合理的生产调度计划来协调好生产过程中的物料、设备、检修时间、交货期等各个因素直接影响着企业的核心竞争力。其中，轧制计划调度编排的好坏直接影响着产品的生产质量和生产成本，能否按照合同合约期完成生产，直接影响着企业的发展，可见编制一个合理高效的生产调度计划对提高企业的生产效率以及经济效益有着重大的意义。本文以河北钢铁集团的热轧生产线的实际情况为背景，阐述了钢铁生产的工艺流程、轧制计划的编制依据以及约束条件。针对热轧钢生产中的产品品种多、小批量生产订单多、生产加工工艺复杂等特点，设计了通过改进的遗传算法来求解最优的轧制作业调度计划的方法。在分析了遗传算法的特点与不足的基础上，对遗传算法进行了改进。针对遗传算法容易陷入早熟现象的不足，提出了通过引入禁忌搜索算法对变异算子进行改进，有效地提高了算法的全局搜索能力。然而，改进后的禁忌搜索遗传算法对初始化参数的依赖性过高，因此，进一步设计了参数的自适应策略，根据种群中个体平均适应度的情况，通过动态的调整交叉概率、禁忌表的长度等重要参数，有效地降低了算法对初始化参数的依赖性，提高了算法的搜索效率。在自适应禁忌搜索遗传算法的基础上，设计了分等级三种群并行策略，在确保了算法全局搜索能力的同时有效地提高了算法的收敛速度，并通过对改进后的遗传算法进行数值实验证明了其有效性。基于本文所研究的改进后的遗传算法，开发了热轧钢生产调度系统，并集成到现有的生产执行系统中，通过大量的生产数据表明，该优化管理系统有效地提高了企业的生产效率，降低了企业的生产成本。