物流从功能上分为生产型物流和运输型物流；从作业上分为运输、存取、搬运和装卸等工序；从对象上分为箱体类、块状类、散体类和液体类；从运输方式上分为水运、铁运、汽运、空运等。钢铁企业的物流属于典型的生产型物流,本文以钢铁企业为背景,研究了成品水运物流的集配计划和装载计划问题。由于钢铁企业成品物流具有单体重量大、品种与形状多、表面质量要求高、运输量大等特点,使得钢铁企业单纯依靠手工编制物流计划的粗放型管理方式已经难以满足成品复杂物流作业优化的需要。因此,如何精细化物流作业管理已成为钢铁企业降低物流成本、提高物流设备利用率、增强客户满意度的必然选择。本文针对钢铁成品水运集配计划和装载计划问题,分别建立了考虑复杂实际物流约束和管理要求的整数线性规划模型；针对问题求解的NP-难特点,设计了智能优化算法进行近似求解,并开发了决策支持系统进行了实际应用验证。主要研究内容概述如下：(1)钢铁成品水运集配计划问题是根据成品钢卷的重量、规格、库位、去向等信息进行组批,在满足批总重不超过给定船的装载量以及相关到港站的额定载重量等约束的要求下,使得船的装载量奖励、后到港钢卷装载惩罚、钢卷出库倒垛惩罚和钢卷所在合同拆分惩罚加权之和最大。针对此问题,以钢卷与船的分配关系为决策变量,通过钢卷出库顺序和垛位位置线性地刻画倒垛次数,建立了整数线性规划模型,对于小规模问题通过CPLEX软件求得最优解。(2)由于水运集配计划问题是NP-难问题,对于中大规模的问题采用CPLEX软件无法在可接受时间内获得最优解。因此,对于大规模问题设计了基于分散搜索与变深度搜索的混合智能优化方法进行求解。该混合算法,根据手工编制计划方法和问题结构特征构造了产生初始种群的启发式算法,利用变深度算法的局部寻优能力更新分散搜索算法产生的解的参考集。通过随机和实际数据对算法性能进行了测试,实验结果表明提出的混合算法在求解小规模算例时的解与最优解的平均偏差为0.15%,在求解大规模算例时的解与启发式得到的解的平均偏差为25.66%。(3)钢铁成品水运装载计划问题是基于集配计划已选中的钢卷,确定其在给定船上的的装载位置及坐标,在满足船平衡和装载空间规格等要求的情况下,保证船稳定航行且钢卷的卸载倒垛次数和同到港站的钢卷在船上的放置分散度最小。针对船体稳定性常规重量方法难以准确刻画的问题,提出了一种新的正交力矩计算方法用于精确刻画船体二维平衡测度。基于此方法,建立了整数线性规划模型,通过CPLEX软件求解可得到小规模问题的最优解；同时,基于问题可行域结构研究,构造了多个有效不等式用于加速模型求解。(4)由于水运装载计划问题是NP-难问题,对于中大规模的问题采用CPLEX软件无法在可接受时间内获得最优解。因此,对于大规模问题设计了禁忌搜索算法进行近似求解。在算法实施中,构造了仿手工编制计划方法的初始启发式算法,通过分析问题最优解性质,提出了算法加速策略和复合邻域改进算法的性能；提出了基于模型松弛的下界验证算法求解大规模问题的性能。通过随机和实际数据对算法性能进行了测试,实验结果表明提出的混合算法在求解小规模算例时的解与最优解的平均偏差为2.26%,在求解大规模算例时的解与模拟手工算法构造的启发式得到的解的平均偏差为5.588%。(5)针对国内某大型钢铁企业成品水运集配与装载计划问题,以上述模型和算法为核心开发了钢铁成品水运配载物流优化决策支持系统,实现了计划自动生成、图形显示和指标评价、手工编辑等功能。经过实际数据测试,对所提出的模型和算法进行了应用验证。