无缝钢管作为一种重要的基础工业产品,被广泛应用于国民经济的各个领域。热轧批量计划是无缝钢管生产组织管理的核心环节,其主要任务是对生产订单进行组批,并对待生产的批量进行排序。现有的热轧批量计划研究主要考虑产品的钢种、外径、壁厚等生产过程中工艺约束方面的因素,缺乏对订单交货、周期性机器检修、成品发运等生产运行中相关因素的考虑,在生产管理的实际应用中受到很大局限。论文旨在针对无缝钢管热轧批量计划,在生产工艺因素的基础上进一步考虑生产运行因素,探究问题的特点、给出相应的模型与算法。主要研究内容和创新点如下:(1)考虑生产运行因素中的订单交货因素,建立了以最小化订单交货地点和交货期差异为目标的订单组批优化模型。通过分析问题特征,提出了用于订单组批的工艺属性相同性规则和交货属性相似性规则,以此为基础设计了订单组批问题求解算法。算法首先根据工艺属性规则对热轧生产订单进行分类,形成粗批量;然后根据交货属性规则,使用层次聚类法对粗批量进一步分类,形成热轧批量。数值实验表明,该算法能够很好解决考虑交货因素的订单组批问题。(2)考虑生产运行中热轧机组周期性检修因素,将无缝钢管热轧批量调度问题转化为一类考虑周期性固定时点机器检修和机器调整时间序列相关的单机调度问题,建立了最小化机器闲置和机器调整时间的数学模型。针对无缝钢管生产中,机器调整时间与相邻批量间钢管规格变化的关联特性,提出了最小调整时间排序规则,并证明了该规则在不考虑检修计划时具有最优性。进而,根据问题特征提出了求解策略和循环求解框架,设计了针对问题特点的启发式算法,并验证了算法的有效性。(3)针对热轧机组周期性机器检修计划具有柔性时点的情况,分析了柔性时点与固定时点检修计划的共性与差异及其对批量调度的影响;将无缝钢管热轧批量调度转化为考虑周期性柔性时点机器检修和机器调整时间序列相关的单机调度问题,并建立了数学模型;对问题的复杂性进行了分析,并设计了两阶段启发式算法。算法第一阶段采用最小轧机调整时间规则获取具有最小机器调整时间的初始批量轧制序列,第二阶段对初始轧制序列进行寻优搜索。仿真实验表明该算法可以在短时间内获得较好的批量调度结果,且具有良好的稳定性。(4)针对生产运行因素中的成品运输,研究了热轧批量调度与成品运输之间的协同管理问题。根据热轧生产过程和运输过程的特点,将该问题抽象为一类考虑成品集中发运和机器调整时间序列相关的生产与运输联合调度问题,并建立了最小化生产与运输资源闲置的数学模型;证明了问题NP-hard的性质并给出了最优解的存在条件;通过对优化目标的解析分析,设计了基于规则的快速启发式算法,并通过数值实验验证了算法的有效性。