钢铁企业宽厚板合同具有小批量、多规格、按张交货等特征，这与宽厚板厂要求的钢板大单重，批量轧制形成了突出矛盾，经常会产生大量的无委托钢板。为了避免重复炼钢、提高资源利用率、降低生产和库存成本，钢铁企业经常会将无委托钢板分配给合适的合同，该过程称之为宽厚板组板。
　　本文以钢铁企业宽厚板钢板的生产和消化为背景，针对钢铁企业宽厚板组板进行了研究。本文建立了混合整数规划模型，设计了分支-价格求解方法获得中等规模问题的最优解。并且，本文提出了3种工程优化求解策略能够快速获得大规模问题的近优解。主要研究内容如下:
　　1)针对钢板的组板问题建立了混合整数规划模型。钢板组板问题的任务是如何将钢板分配给不同尺寸、性能要求的合同，从而满足客户需求，提高钢板资源利用率。与以往研究的匹配问题不同，该问题需要同时考虑钢板的二维切割及合同与钢板的匹配。针对该问题，以最小化匹配费用、钢板最小切损量为目标，考虑合同板规格、钢级等匹配工艺约束建立了混合整数规划模型。采用标准优化软件CPLEX验证了模型的准确性。
　　2)针对钢板的组板问题提出了分支-价格最优求解方法。在求解过程中，将列生成算法嵌入到分支-定界框架中为分支-价格算法的每个节点提供问题下界。根据问题的结构特征，将混合整数规划模型重新建立成Set-Packing模型。区别于传统的分解方法，本文将组板长度限制约束分解到子问题中，将组板宽度限制约束保留在主问题中，使得子问题变为一维背包问题，有效降低了列生成子问题的求解难度。通过数值实验验证了算法的有效性。
　　3)针对钢板的组板问题提出了工程优化近优求解方法。一方面，提出合同宽度近似策略，将列生成主问题宽度方向的背包约束近似为方案选择约束，从而降低主问题模型的复杂度，加快算法的收敛速度;另一方面，设计了基于动态规划的启发式算法，能够快速从列池中选择合理的组板方案，实现了大规模宽厚板组板问题的快速近优求解。通过数值实验验证了，所提出工程优化近优求解策略的有效性。