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钢平衡问题、炉机平衡问题、炉次计划和浇次计划、轧制计划、合同并批问题、生产能
力平衡问题、一体化生产调度等。生产计划与调度问题是整个生产管理过程中最重裂的
问题之一，对于有序组织生产、充分发挥生产设备能力、提高生产效率、提高钢铁企业
生产效益和增强企业的竞争力起着重要作用。
算法研究是生产计划调度问题的主要研究内容，以上提到的优化问题经过抽象后大
都为NP难问题，而无法使用传统的运筹学方法在可接受时间内获得最优解。通过对这
些问题的特征分析，发现其非常适合用智能优化算法求解。本文即在对问题特性所做分
析的基础上，改进现有的智能优化算法，并把它们用到求解炼钢连铸连轧生产计划中，
较好地解决了这些NP难问题。
本文针对求解TSP问题，改进一种极大极小代数法，另外，分析并根据TSP问题
所具有的高FDC特性，从理论上解释禁忌搜索对初始解的强依赖性及最大最小蚁群算
法所具有的优良性能。接下来，针对基本搜索及蚁群算法的局限性，为充分发挥问题的
FDC特性，提出两种新算法，即引入混沌机制的禁忌搜索算法及最大最小蚁群算法改进
算法，仿真实例验证了这些算法适于求解较大规模问题。
在此之后，建立了炼钢连铸计划中的定宽组炉数学模型，使用蚁群算法求解，对组
浇连连浇问题建模并使用两阶段法求解。并建立了热轧单元计划的数学模型，讨论单元
计划抽象出的TSP问题所具有的FDC特性，使用禁忌搜索及蚁群算法求解，另外，对
轧制批量计划建立更贴近生产实际的数学模型，办使用蚁群算法求解。
关键词：优化算法，轧制计划，旅行商问题，车辆路径问题，炉次计划，浇次计划
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