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当前，个性定制化与智能信息化是钢铁工业的发展趋势，高效的智能算法可以提高钢铁生产调度的灵活性。本文提出了一种超启发式遗传算法（Hyper-Heuristic-Genetic Algorithm, HH-GA）用于求解加工设备空闲时间最小为优化目标的炼钢-连铸生产调度模型。针对模型构建低层启发式算子，利用自适应遗传算法选择策略对低层启发式算子进行排列组合优化，同时加入模拟退火接受准则，避免算法陷入局部最优。以某炼钢厂主要生产模式下的实际生产计划为仿真算例进行实验，通过案例分析和算法对比，验证了超启发式遗传算法的性能。结果表明，在大规模的案例情况下，超启发式遗传算法的综合性能比遗传算法更优。