钢铁工业作为支柱产业为中国的经济发展做出了重大贡献.影响钢铁企业竞争力的主要因素有生产成本,产品质量和销售服务,其中最关键的就是成本.而企业生产成本的绝大部分用于采购和库存,所以要想从根本上降低成本就必须从这两个方面入手.该文的主要研究任务就是通过优化钢铁企业的采购和库存管理达到最大限度降低企业成本的目的.由于原料采购成本占钢铁企业生产总成本的60％-70％,所以提高采购效率必然会为企业带来巨大的收益.而供应链协调正是实现这一目标的最有效手段,它能够最大限度地降低采购成本,因为如果供需双方能够协调运作如同一个企业,就能够明显减少供应链中的冗余成本,使双方受益.因此,该文针对钢铁企业中的传统原料采购问题,建立了最小化买方总成本的线性MIP模型,同时从降低供应链整体成本的角度出发提出了非线性的MIP模型,强调了在供应商选择阶段引入协调因素的重要性.对于小规模问题,通过LINGO 8.0软件获得了问题的局部最优解;对于大规模问题,提出了两个启发式算法分别用于求解这两个模型.通过计算机仿真试验获得如下结论,启发式算法能够获得较好的近优解,带有协调的模型比非协调的模型更加有效.钢铁库存成本占产品总成本的32％到36％,超过生产的直接成本.因此,降低库存能够直接影响企业的竞争力,但是降低库存水平和减少缺货常常是一对相互矛盾的目标,如何处理和平衡这二者之间的关系是库存管理的关键问题.该文对钢铁企业的原料库存问题进行了研究,建立了钢铁企业的原料库存优化模型,模型考虑了钢铁品种多、数量大、成本高等行业特点,其功能是在需求计划已知的情况下确定各种原料的最佳库存水平和补库时间间隔,目标是实现库存相关成本的最小化.在模型求解上,该文提出了拉格朗日松弛算法,将库存能力约束进行了松弛,然后再将松弛问题进行分解,分解后的子问题使用二分法获得了最优解,对偶问题采用了次梯度算法进行求解.并在Pentium IV系列主频2.4G的计算机上对该算法的性能进行了测试.实验结果表明这种算法能够在允许的时间内得到高质量的解.