相比于流通企业的物流,生产企业的物流通常涉及更为复杂的环境,面对更多的约束,从而成为物流研究的难点和重点。本文对生产企业物流中的库存和调度问题进行了研究。(1)考虑采购,单一物品的生产库存优化问题在研究考虑采购、单一物品的生产库存优化问题中,主要研究了(a)生产商批量采购原料的生产批量优化模型,(b)允许产品缺货,生产商批量采购原料的生产批量优化模型,(c)允许产品缺货,原料有批量折扣的生产批量优化模型,(d)物品易变质,生产商批量采购原料的生产批量优化模型,(e)物品易变质,原料有批量折扣的生产批量优化模型。很多时候,供求双方处于平等地位,需求方企业并不具有主导地位,而是需要根据供应方的供应政策调整自己的生产库存与采购策略。而且,即使在供应商采用单一价格政策时,由于供需双方通常相隔较远的距离,而且物流费用与批量大小关系密切,因此通常需求方也会基于自身的需求特点而选择合适的采购批量,且采购批量可能影响生产批量。因此,模型对于相关企业的生产库存与采购等现实问题具有一定的指导和借鉴作用。(2)多物品的生产库存问题本文给出了解决多物品生产库存问题(也称为经济批量排产问题,ELSP)的新算法。通过采用Pareto原理进行相关分析,本文找出了解决ELSP问题的难点与关键,因此新算法能得到高质量的解。1)本文对现有的算法进行了分析、评述。2)在采用2的幂次策略的条件下(产品的生产次数或生产倍率值限定为2的幂次),以装箱思想为基础,通过找出难点产品、将装箱目标改为“尽可能接近于但不超过B”(扩展的时段法)或“不超过设定高度”(批量变动法)、求取费用最低的生产倍率或次数向量,通过较为简单的运算就可获得最优解。3)在采用非2的幂次策略的情况下(产品的生产次数或生产倍率值并不限定为2的幂次),通过寻找重点产品、难点产品,给出了算法改善的思路：在获得高质量生产倍率(频率)向量时,重点关注单位时间费用高的产品；在装载产品时,重点关注难点产品。通过分析研究,放宽了利用时段法求解经济批量问题的必要条件,使得模型更接近实际。通过乘以扩展系数,可以使产品的生产倍率值(或生产次数值)较为协调,便于排产。在获得高质量生产倍率向量的基础上,给出了基于时段法的ELSP问题的近似最优算法。该算法适合于利用率较低时的情况。在利用率较高时,给出了ELSP问题的近似最优算法。通过将产品的生产次数舍入为2的幂次或相邻2的幂次的中间值,能使产品的生产次数较为协调,快速地给出高质量的生产顺序。4)给出了考虑货架寿命的ELSP问题的近似最优算法。在利用率较高时,通常只能用批量变动法求解。由于生产次数难以通过乘以扩展系数协调,因此一般将其生产次数舍入为邻近的偶数。利用率较低时,可用时段法进行求解。新算法在经典算例中获得了迄今最优的结果。