炉外精炼技术是炼钢工艺的一个重要环节，用以协调炼钢和连铸的正常牛产。炉外精炼的一个丰要任务就是提高钢水纯净度，满足成品钢材性能要求。合金加料的丰要功能就是对钢水实现窄成分控制，并使其分布均匀，满足连铸的牛产要求。 精炼炉控制过程中，大多数都是人工计算。计算机辅助合金加料计算方法有，补加系数法和单纯形法。人工计算的丰要缺点是对合金加入量的计算不准确，计算过程中没有考虑到目标优化问题。补加系数法和单纯形法是借助计算机来完成合金加料计算，与人工计算相比，这两种计算方式计算精度高、速度快。但是补加系数法与人工计算方法一样没有考虑合金价格因素，单纯形法虽然可以弥补人工计算方法和补加系数法的缺陷，但当约束条件过多时，会产生无解的情况。本文采用遗传算法来进行合金加料计算，可以有效地弥补上述方法的缺陷。 遗传算法是一类借鉴生物界自然选择和自然遗传机制的随机化搜索算法，其主要特点是群体搜索策略和群体中个体之间的信息交换，搜索不依赖于梯度信息。遗传算法提供了一种求解函数优化问题的通用框架。针对课题实际，应用Pareto强度值遗传算法进行合金加料计算，从而达到了满足钢水目标成分要求和节约成本的目的。从最终的运算结果看，Pareto强度值遗传算法可以成功应用于合金加料计算当中。