对于解决无委托板坯匹配问题，本文设计了一个启发式算法。其思想是采用分组的策略降低问题的求解规模而不影响解的质量，然后对合同和板坯进行优先级排序。按照合同优先级从高到低的顺序，依次基于贪婪的思想在候选板坯中找合适的板坯与其匹配。 为了进一步提高板坯的匹配量，在启发式算法的基础上，本文又设计了scattersearch算法。算法思路是：首先从随机产生的初始种群中选择一些高质量和分散性好的解作为参考集，再由参考集生成二元子集，利用插入策略对子集中的两个解进行组合得到一个新解，然后对这个新解进行改进，最后根据改进后的解更新参考集，以进行新的迭代。 通过计算机仿真试验获得如下结论：对于小规模问题，启发式算法得到的解与优化求解器得到的最优解很接近，相对误差为1.78％；对于大规模问题，分散搜索算法的运行时间虽然比启发式算法长，但结果优于启发式算法，如在匹配板坯重量上平均比启发式算法改进了2.93％。可见分散搜索算法对于解决无委托板坯匹配问题的有效性。