本论文主要工作是对冶金过程数据分析方法与遗传算法优化方法进行研究，其内容可分为三部分：试验没计、数据分析与建模、遗传算法优化。 第一部分主要对各种试验设计模型的原理和应用进行了分析。其中结合国家自然科学基金课题“金川酒钢渣互补综合利用”项目正交试验结果的数据处理，对正交试验设计模型的理论特点以及在应用上经常存在的误区作了重点分析；并研究探讨了近年来发展起来的均匀试验的理论特点以及在冶金科研和生产领域中的应用前景。 在第二部分，本论文以正交试验结果和酒钢炼铁高炉生产数据为例，分析了数据表内的主成分分析、数据表之间的相关关系分析等主要线性分析方法的理论关系和具体应用，并对炼铁高炉过程建立了多元线性回归模型和偏最小二乘回归模型。两种模型的对比分析表明，偏最小二乘回归方法适合于复杂的非线性冶金高炉过程建模。 人工智能在冶金过程的应用是个新领域，遗传算法作为人工智能的重要组成部分，在复杂冶金的过程优化中有着重要的地位。本论文结合炼铁高炉生产过程的偏最小二乘回归模型的参数优化，对遗传算法优化方法的理论特点和实施过程进行了仔细研究和分析。结果表明，遗传算法是冶金高炉模型参数优化的一种有效方法。 本论文作为“方法”研究，用较大篇幅对数据处理的数学方法的关键理论和核心思想进行了严格的数学推理证明和深刻的分析，这一部分是论文实例分析的理论基础。但是在语言和组织上，没有采用纯粹数学推导模式，而是结合具体实例，利用图、表等非数学语言，力求表达简洁和通俗。 现代数学的发展离不开计算机的运算能力，本文的所有数据处理都必须在计算机上进行。因此，各种数据处理方法的计算机算法研究也是本论文的重要内容之一，本论文基于Matlab6.1和VC6.0平台上开发出了一套全面的冶金过程数据处理计算机程序函数库和遗传算法优化程序。