轧制是金属冶炼生产流程的重要工序。冶金轧制生产过程中,计划与调度直接关系到生产过程的连续性、产品质量和能源消耗,对其优化可以帮助企业降低能耗,提高生产效率。因此研究冶金轧制的计划与调度问题具有理论和应用意义。本文主要针对铝连铸连轧生产调度和钢铁热轧生产计划编制进行研究。针对铝液熔炼、连铸、连轧过程中的调度问题进行数学建模与智能优化算法的研究;针对钢铁热轧计划编制问题进行数学建模与引入关联规则的启发式算法的研究,并开发了钢铁热轧生产计划系统,主要研究内容如下:1)针对铝连铸连轧生产调度问题,建立了考虑能耗的多目标优化模型,在保证最小化制造期的同时,减少能源消耗。并将能源消耗目标限制在一定约束条件内,建立单目标数学模型,采用GAMS软件进行求解,计算实验表明GAMS可以很快求得小规模问题的最优解。2)提出了一种基于矩阵编码的改进NSGA-Ⅱ算法求解铝连铸连轧多目标生产调度模型,采用了支配强度和自适应个体差异性度量的方法进行优势种群选择,提高了种群质量,并加快算法收敛。在对模型进行求解后将其与经典NSGA-Ⅱ进行对比数值实验,并将求解结果与GAMS求解结果进行对比分析,计算实验表明,改进的算法求解时间更快,并且可求解出兼顾时间和能耗两个目标值的结果。3)针对热轧生产计划问题,建立数学模型,并运用启发式算法求得可行解,引入基于数据解析的关联规则Apriori算法,对实际编制计划中的板坯数据进行挖掘,产生主体材相邻板坯与瓶颈板坯的关联规则,并将其引入启发式算法中,解决钢铁企业热轧生产瓶颈板坯难以加入计划的问题。4)开发了热轧生产计划系统,系统以某钢铁企业热轧生产过程为背景,对生产过程中的数据进行电子化管理,根据现有板坯数据进行自动排产,并可手动调整,对排产的数据进行分析显示。本文提出的铝连铸连轧生产调度模型可应用于企业的实际生产中,改进的NSGA-Ⅱ算法也可应用于流程工业多目标调度问题求解;引入关联规则的启发式算法为钢铁热轧计划编制提供了数据解析新思路;开发的钢铁热轧生产计划系统可以应用到热轧生产实际中,实现生产过程优化。