钢铁企业产品的成本主要取决于原料成本、制造成本和物流成本。目前国际原料供应日趋紧张、价格上涨,致使许多钢铁企业产品成本居高不下,利润空间十分狭小。企业降低产品成本的传统做法主要是通过改进工艺和制造手段来降低产品的制造成本,但是当制造成本降低到一定程度时就难以再改进,因此物流成本的降低成为近年来钢铁企业主要的竞争焦点,对提高企业的市场竞争力具有重要的现实意义。本文针对某钢铁企业成品水运配载物流计划问题进行了深入研究。水运配载物流计划是指钢铁企业根据成品去向(到港站)、成品在库存取位置、成品重量和规格等信息对于给定的船体确定适合装船的钢铁成品。本文针对该问题进行了以下三方面工作：(1)根据钢铁企业成品出厂水运配载物流计划问题的特点,本文以最大化船舶装载率为主要目标,考虑了钢卷出库倒垛、到港站、钢卷直装比率、交货期、合同状态等因素和情况,以不大于船舶额定载重和不拆分直装准发单据作为约束,建立了数学规划模型。(2)本文采用禁忌搜索算法求解该问题,根据水运配载工艺Know-how构造启发式算法,并将其作为禁忌搜索算法的初始解。在禁忌搜索算法的邻域设计上,先后分别采用了带选择的交换(Swap)邻域和变深度邻域。实际配载数据测试结果表明禁忌搜索算法和禁忌搜索与变深度搜索的混合算法都能够有效求解该问题,各项指标明显优于人工配载计划。其中变深度搜索和禁忌搜索的混合算法在时间允许情况下可以获得问题更好的解。(3)为了更好地将理论成果应用到实际工作中,本文设计并开发了钢铁成品水运配载物流优化决策支持系统。嵌入智能优化算法的决策支持系统将实现水运配载的自动化,有助于钢铁企业的水运配载计划的科学合理制定。