炼钢-连铸生产中的批量计划对提高设备利用率和生产效率,降低物料损耗和能源消耗具有重要意义。钢铁复杂的生产工艺导致产品质量一致性、稳定性差,使得在制品(板坯和板卷)经常反复与合同脱、挂单,因此订单在炼钢工序的欠量具有不确定性。本文从鲁棒优化的视角出发,对炼钢-连铸生产中涉及的单层和双层批量计划问题进行研究,获得订单欠量参数多变情景下稳定的组批方案,以满足生产过程对精准投料和提高抗干扰能力的要求。主要研究内容如下:1)针对炼钢生产过程中存在由于材料质量原因引起订单欠量返回以及余材匹配带来订单欠量降低的实际情况,研究了订单欠量具有不确定性特征的单层批量计划问题。将订单欠量的不确定性参数刻画为一个“盒子”集合,在考虑炉次冶炼容量限制、钢级优充替换关系、订单组批宽度一致性要求等工艺约束的前提下,以最小化无委托板坯库存成本、钢级优充带来的成本损失以及订单未满足带来的拖期惩罚为目标,建立了两阶段鲁棒优化模型,其中第一阶段决策各批次(相同钢级和宽度)内钢水生产炉数,第二阶段决策订单到各批次的分配关系。2)针对先组炉再组浇的序贯组批模式导致部分规格孤立的炉次难以与其它炉次组批的现状,研究了同时决策订单到炉次组批以及炉次到中间包组批的双层批量计划问题。以相同钢级和宽度的炉次为节点,以炉次在中间包内的前后关系为弧,构建了问题的网络图表达方式。基于网络图表达,考虑订单欠量不确定特征,以订单到节点分配以及网络图的路径选择为决策变量,建立双层批量计划问题的鲁棒优化模型。在分析决策变量特征的基础上,将模型分解为整数规划主问题和双线性规划子问题。3)为有效求解单层和双层批量计划问题的鲁棒优化模型,提出第一阶段决策(整数规划主问题)和第二阶段决策(双线性规划子问题)进行迭代求解的Benders分解算法。针对主问题,提出了收紧下界的有效不等式。针对子问题,将目标函数的双线性项进行变量替换后,等价转换为混合整数规划模型,并采用CPLEX优化求解器进行精确求解。为加速算法整体收敛过程,进一步提出了求解子问题的外部近似算法,并将外部近似算法同精确算法混合,在提高收敛速度的同时保证了求解过程的精确性。通过数值实验验证了所提出模型及算法的有效性。