热轧是金属冶炼生产流程中非常关键的生产工序,热轧过程既与前面的连铸工序紧密联系,同时为后续的冷轧过程提供原料,因此对热轧生产调度方案的优化不仅能节约能源消耗、降低生产成本,还对产品质量有重要影响。热轧生产调度问题的重要内容包括热轧生产计划优化问题和加热炉-热轧的区间调度问题。本文针对热轧生产中热轧生产计划编制和加热炉-热轧区间调度两个问题,分别以钢铁企业和铝企业的实际生产过程为背景,进行数学建模和优化算法求解的研究,主要研究内容如下:1)针对铝加热炉-热轧区间调度问题,以铸锭在加热炉内的停留时间最短以及最小化调度总周期为目标,约束包括加热炉容量约束、热轧机容量约束、铸锭在加热炉的额定时间和最大停留时间、工序转换时间等,建立了连续时间模型,并采用CPLEX软件进行求解,对于小规模数据能够得到最优解。2)提出了一种基于整数编码的改进差分进化算法求解铝加热炉-热轧区间调度问题。采用自适应邻域搜索策略改进差分进化算法容易陷入局部最优的问题,并采用自适应参数选择机制加快算法搜索速度。数值实验表明,对于小规模问题算法可以很快得到最优解,当问题规模较大时,可以在较快时间内求得近优解,能够满足实际生产需要。3)针对钢铁企业热轧生产的实际情况,考虑轧制规程等规定的约束条件,以板坯跳跃惩罚值最小和轧制单元个数最少、热装比最高为目标,建立了热轧生产计划模型,提出了基于数据解析的启发式算法,根据历史生产计划数据建立支持向量回归模型,学习历史数据中的经验。通过数值实验验证了算法的可行性,并将其与改进差分进化算法的求解结果进行对比,实验结果表明两类算法得到的惩罚值和热装比相近,而基于数据解析的启发式算法在求解时间上有显著优势。4)开发了热轧生产计划优化系统,系统以某钢铁公司热轧产线为背景,对录入后的生产数据加以分析,结合嵌入的优化算法与模型,实现自动编制热轧生产计划,并能对编制结果进行人工调整。