随着建筑工业化进程的不断推进，我国装配式建筑建设规模进一步扩大，而现阶段预制构件综合单价偏高，成为装配式建筑发展瓶颈。材料费是预制构件综合单价的重要组成部分，是可以进行预制构件综合单价优化的关键部分。目前预制构件生产企业的材料采购处于常规粗放模式，即停留在只注重维持安全库存、未精细化考虑材料价格波动等因素影响，不利于采购成本的优化。实际上，装配式建筑预制构件属于定制型生产，按现场装配进度以标准层形式生产交付，可比较准确测算材料耗用情况，因此合理安排采购及库存完全可行。在此背景下，本文以PC装配式建筑预制构件材料采购成本优化为研究对象，建立采购模型制定精细化的采购方案，并提出进一步降低材料采购成本的建议。
　　首先，本文对装配式建筑、材料采购、考虑价格波动的决策的国内外研究现状进行了归纳。对W市大型预制构件生产企业开展实地调研，统计预制构件材料使用及费用组成，对预制构件材料采购成本构成及影响因素进行系统分析。由于采购价格、采购量及库存时间对采购成本影响较大，且材料采购价格波动影响材料采购量，故本文设计包含材料价格预测及采购策略制定的材料采购成本优化机制，着重进行市场价格波动情形下的装配式建筑预制构件材料采购成本优化研究。
　　然后，由于预制构件材料费中钢材价格最高占比达50%以上，因而本文以钢材为例进行材料采购成本优化。从宏观经济、供求关系、生产成本三个方面分析影响钢材价格变化的因素，应用灰色关联度分析方法筛选影响价格的关键因素，作为预测模型的输入；应用人工蜂群算法(ABC)优化的最小二乘支持向量回归机(LSSVR)方法建立预测模型，预测未来多期钢材价格；输入42期材料价格及影响因素数据对模型进行训练，将训练好的模型预测未来6期钢材价格。对比LSSVR方法，该方法具有更高的精度，可以为材料采购决策提供依据。
　　最后，以采购成本最小化为目的，考虑生产连续性、价格波动、资金使用成本等建立多期联合决策采购模型，应用粒子群算法(PSO)对模型进行求解，得出最优材料采购方案。选定W市预制构件生产企业进行实证分析，实证分析表明模型得到的多期联合采购方案能有效降低采购成本，并从采购价格信息管理、库存费用合理化两方面提出进一步降低材料采购成本的建议。