钢铁工业是国民经济的支柱产业，也是国民经济发展的命脉。在钢铁生产加工过程中，质量管理、计划管理、调度管理、订单预测等都是工程研究的重点和难点。炼钢-连铸是整个钢铁生产的核心工序，生产调度的水平直接影响到钢铁企业的生产效率。本文针对钢铁生产过程，研究了炼钢-连铸过程的生产调度问题，得到了较好的调度结果。具体包括以下几个方面:　　1)对炼钢-连铸过程的实际生产过程进行深入分析，明确了研究对象的基本特点，同时对目前炼钢-连铸调度问题的解决方法与研究成果进行了综述。　　2)深入研究了优化问题的求解方法，结合粒子群算法(PSO)收敛速度快和遗传算法(GA)全局寻优能力强的特点，提出一种将PSO和GA相结合的混合优化算法——PSO-GA混合算法，并给出其参数设定方法和求解步骤。　　3)利用混合流水车间(Hybrid Flowshop Scheduling，HFS)生产调度问题模型验证了PSO-GA算法的可用性与有效性。根据HFS的工序特点，以HFS的最大流程时间Cmax下界值（LowBoundary，LB）为性能评价指标，设计了大量算例，实验数据证明，PSO-GA无论从稳定性还是算法优化精确度来讲，都有更好的适用性能。同时结合具体的HFS实际工业应用案例，建立了以最大流程时间和提前/拖期惩罚值为优化目标的数学规划模型，利用PSO-GA求解最优目标值，得出了工件调度时间甘特图。　　4)在以上工作的基础上，将混合优化算法PSO-GA应用到炼钢-连铸实际生产过程中。将炼钢-连铸抽象成为HFS问题，考虑工序间运输时间，建立以最大流程时间为优化目标的混合整数规划模型，应用PSO-GA混合算法求解出粗调度结果。同时根据加工工艺特点，应用时间逆序法建立线性规划模型，解决了加工过程中可能存在的作业冲突，优化各炉次的加工顺序，使工序间等待时间最小，得到最终优化的生产作业计划甘特图。实际工业数据证明，PSO-GA混合算法与时间逆序倒推模型相结合，可以得出一个合理的生产作业计划甘特图，消除了作业冲突，获得较好的调度结果。　　5)最后，在对全文工作进行总结的基础上，对炼钢-连铸生产计划中需要进一步解决的问题进行了展望。