热轧是钢铁企业三大关键工序炼钢、连铸、热轧之一。随着过程工艺生产规模的大型化、激烈的市场竞争及市场需求的多样化,目前企业面临多品种、小批量、高质量的大量订货形势,钢铁企业普遍采用以销定产的生产组织模式,生产计划的编制也相应的基于准时制的思想,按照热轧→连铸→炼钢的顺序来进行编制。在上述生产计划编制模式下,热轧作为钢铁流程生产面向市场的最后一道关键工序,其生产计划编制的好坏不仅关系到热轧厂生产的顺利实施还影响到整个钢铁生产运行的成效。热轧带钢是最重要的钢铁产品,其产量占整个钢铁产品的一半以上,它是衡量一个国家钢铁业发展水平的一个重要因素。因此,文中对热轧带钢生产计划的编制展开研究。热轧带钢生产计划问题是一个多目标,多约束的复杂组合优化问题。已有的研究大多以生产合同为对象,采用单个模型来进行热轧带钢生产计划的编制。模型需考虑的约束众多,复杂度高。为了降低问题的复杂性,文中将热轧带钢生产计划编制问题拆分为热轧带钢生产日计划编制和热轧带钢轧制批量计划编制两个问题来解决。首先,以生产合同为对象,建立基于准时制的以提前/拖期交货的惩罚值最小为目标,机组产能等为约束的数学规划模型,采用该模型及求解模型的遗传蚁群算法来确定各个合同的投产日期,进而确定热轧生产日计划。遗传蚁群算法中利用蚁群算法的自组织进化功能改进了遗传算法对演化过程信息利用不足的弱点;然后,以热轧生产日计划为对象,由轧制批量计划模型配合一种改进蚁群算法编制出热轧带钢轧制批量计划。该模型以满足机组产能,轧制规程等为约束,以减少由于违反轧制规程而产生的惩罚及提高轧辊的利用率为目标。用于模型求解的改进蚁群算法从路径选择策略和信息素更新等方面对基本蚁群算法进行改进。在上述研究的基础上采用Microsoft Visual C# 2005编程语言和SQL Server 2000数据库管理软件开发了基于模型的热轧带钢生产计划优化系统,通过对国内某钢铁集团热轧板厂一个月的生产数据的仿真实验表明,该优化系统可以提高热轧带钢生产的效率,降低生产成本,验证了模型和算法的正确性和有效性。