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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。