在钢铁企业生产过程中,板坯库为热轧工序提供原料,将需要进行轧制的板坯放到上料辊道上进行轧制。目前,板坯库物流设备有效利用率低,直接影响板坯库物流运作效率,从而影响热轧产线生产节奏。物流设备利用率低主要有两方面原因:(1)由于轧制计划编制时忽略了板坯在库位中的存放空间位置,导致处于不利位置的板坯选入轧制计划,从而增加计划板坯提取时的倒垛次数;(2)由于物流设备调度不合理,吊机执行物流指令顺序不合理,造成吊机运行路径长、空载距离大,造成物流设备利用率低。因此,本文针对板坯库中的热轧计划实施优化和板坯库吊机调度问题进行研究,通过数学建模和使用智能优化算法对编制好的热轧预计划和吊机执行生产任务的操作过程进行优化,并开发决策支持系统。本文主要围绕以下三个方面进行研究:(1)针对热轧生产计划实施优化问题进行研究,考虑在满足热轧计划编制规范和板坯库板坯堆放规则的前提下,对编制好的热轧预计划进行优化,决策选择哪些板坯替换预计划内板坯使得热轧计划实施过程中的倒垛量和生产过渡费用最小。针对此问题建立了混合整数规划模型,用CPLEX优化软件对模型进行求解,验证模型的正确性和有效性。对大规模问题,针对基本差分进化算法,交叉变异参数固定的局限性,根据问题特点设计了基于正态分布的交叉变异参数自适应的改进差分进化算法进行求解,对某钢铁企业板坯库实际物流过程进行应用测试,提出的改进差分进化算法比企业现用软件得到的效果提高35.667%。结果表明提出的改进差分进化算法能有效的降低板坯库热轧计划实施时产生的倒垛量。(2)针对吊机调度问题进行研究,考虑库区吊机实际运作情况以及吊机的提取能力,对已经下发的吊机指令进行优化,决策指令的执行顺序以及合并执行的指令,使得吊机完成指令执行时间最小。针对此问题建立了整数规划模型,用CPLEX优化软件对模型进行小规模求解,验证模型的正确性与有效性。对大规模问题,针对基本差分进化算法,交叉变异参数固定的局限性,根据问题特点设计了基于柯西分布的交叉变异参数自适应的改进差分进化算法进行求解,对某钢铁企业板坯库实际物流过程进行应用测试,提出的改进差分进化算法比企业现用软件得到的效果提高44.63%。结果表明提出的改进差分进化算法能有效的降低吊机完成指令执行时间。(3)基于上述两个问题,以建立的模型和提出的优化算法为核心,设计并开发了热轧计划实施及吊机调度优化决策支持系统。该系统包括热轧计划实施优化和吊机调度优化这两大功能模块,具有自动优化、手动调整、结果评价等功能,实现了对热轧预计划和吊机指令的自动优化,达到提高板坯库物流设备利用率的效果。