作为轧钢生产线上的重要设备之一，加热炉的主要功能是将钢坯加热到符合轧制要求的温度。在实际的工业生产中，加热炉是钢铁工业中的耗能大户。因此，关于加热炉炉温制度优化的研究对于提高加热效率，减小钢铁行业能耗有着重要意义。　　加热炉控制的目的是按照轧机轧制节奏，设定加热炉各段炉温，使钢坯在炉内充分受热，在钢坯出炉时其出炉温度和均热度满足轧制要求，同时要使所消耗的燃料尽量少。目前通常是通过控制加热炉区段炉温来达到控制加热炉内钢坯温度之目的。本文主要是围绕步进式加热炉炉温优化设定展开了一些研究，主要的工作概括如下:　　利用机理分析和离散空间相结合的方法建立了加热过程中钢坯温度变化的一维非稳态导热模型。采用总括热吸收率法来确定钢坯表面热流密度。并基于辐射网络法对各炉段的总括热吸收率值进行了理论推导。　　针对标准粒子群优化算法在炉温优化应用中存在的问题，对其进行了改进研究。在标准粒子群优化算法基础上，通过引入混沌初始化、自适应调节种群规模和惯性参数以凹函数形式递减等策略，构造了一种改进的粒子群优化算法—变种群粒子群优化算法，并基于标准函数对该算法的有效性进行了验证。　　目前，加热炉内钢坯加热过程存在的主要问题是能耗较大，为此本文首选建立了加热炉最小能耗的目标函数，并以钢坯出炉温度、断面温差、炉内段间温度等限制作为约束条件。然后将改进后的变种群粒子群优化算法应用到加热炉炉温设定值的优化计算中。最后对优化前后的炉温、钢坯表面温度、中心温度、断面温差等进行了对比分析。