中厚板是一种广泛应用于基础设施建设、工程机械、造船等下游产业的重要钢铁产品。下游产业的多样化使得中厚板的市场订单具有多规格、多品种、小批量等特点,不利于发挥钢铁企业低成本规模化制造的优势。通过将大量小批量订单组合到若干轧制母板上,并为母板选择合适的二切坯规格,从而形成可大规模批量化生产的中厚板坯,以充分发挥钢铁企业大型设备的生产能力,减小无订单委托余材的产生,达到快速订单响应,提高客户满意度和企业竞争力的目的。论文面向中厚板组板及板坯设计问题,主要研究以下内容:(1)研究了中厚板存钢组板问题。论文考虑子板组合约束、库存板坯规格约束等,建立了以最小化匹配余材为目标的混合整数规划模型,将模型求解分为订单和库存板坯预处理、订单子板组合优化两个阶段,提出了一种基于专家经验的启发式算法。测试结果表明,相比人工设计方法,论文所提出算法的匹配余材率平均降低1.67%。(2)研究了中厚板炼钢组板及板坯设计问题。论文考虑非定尺订单子板规格和母板规格柔性以及母板多断面选择不确定性,以母板上余材最小化为目标建立了混合整数规划模型,将模型分为订单预处理、母板设计和板坯设计三个阶段进行求解。在母板设计阶段,将订单子板组合问题归结为多背包问题,提出了一种基于专家经验和背包问题的启发式算法,并设计解改进策略以提升母板设计质量。测试结果表明,相比人工设计方法,论文所提出算法的设计成材率平均提高0.37%,设计余材率平均降低0.92%。(3)针对国内某一中型钢铁企业中厚板组板及板坯设计问题的实际需求,嵌入论文提出的模型和算法,设计并开发了“自动组板及板坯设计系统”。系统不仅能够快速提供优化的设计结果,而且可以根据生产需要快速对设计结果进行调整。系统目前已与该钢铁企业现有生产管理系统实现完全信息对接,并且已投入在线运行,运行效果达到了预期目标。论文提出的模型和算法的测试以及系统的在线应用表明:论文提出的算法能够有效降低组板及板坯设计的余材率,提高产品成材率,自动组板及板坯设计系统能够为钢铁企业实现大规模定制化生产提供技术支持,也对其他工序的决策支持系统的设计和开发具有借鉴作用。