基于遗传算法的多目标设施布局改善方法研究
发布时间：2024-06-08 04:31
设施布局的好坏直接影响整个系统的物流、信息流、生产能力、生产成本以及生产安全，研究设施布局问题的意义重大。本文基于遗传算法，给出了设施布局改善问题的建模和求解方法，并针对车间实例对双行设施布局问题进行了详尽阐述，本文的具体工作如下： 1、对车间工作地设施布局问题的相关研究进行了全面的总结，根据车间的产品种类、产品数量、车间场地形状尺寸、车间的物流方式等特点进行了有针对性的分析，并且对车间通道，工作单元搬运出入点等布局问题细节进行了详尽的说明。 2、对车间工作地设施布局问题进行数学建模，在建模时，将车间工作地布局分为单行布局问题，多行布局问题和双行布局问题，根据不同类型的布局特点建立不同的数学模型。特别是对于双行布局问题的数学建模，考虑到了布局问题的大多数细节，具有实际意义，并且数学模型相对比较简单，便于求解和计算。 3、在确定目标函数时，在原始的物流成本这一目标的基础上，根据精益生产中对生产时间的阐述，在设施布局问题中引入了生产时间成本，同时，区别于设施布局规划问题，对设施布局改善问题还增加了设备移动成本这一目标。最后，根据三个目标的实际经济含义确定了三个目标的加权评价函数的系数，得到...
【文章页数】：67 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
中文摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
1.1 课题来源
1.2 研究背景
1.3 国内外研究现状
1.4 研究内容
第二章 制造企业设施布局问题与遗传算法理论知识研究
2.1 设施布局的含义
2.2 设施布局规划的原则
2.3 设施布局的类型
2.3.1 固定工位布局
2.3.2 按产品原则布局
2.3.3 按工艺原则布局
2.3.4 成组技术布局
2.4 设施布局问题研究的常见形式
2.4.1 单行布局问题
2.4.2 多行布局问题
2.4.3 双行布局问题
2.5 新建设施布局问题与设施布局改善问题
2.6 基本遗传算法理论
2.6.1 遗传算法的基本思想
2.6.2 遗传算法的操作步骤
2.6.3 自适应性遗传算法
2.7 本章小结
第三章 设施布局问题典型数学模型设计
3.1 设施布局字母含义
3.2 设施布局问题目标函数
3.2.1 目标函数一——物流成本
3.2.2 目标函数二——设备移动成本
3.2.3 目标函数三——生产时间成本
3.2.4 加权评价函数
3.3 设施布局问题约束条件
3.3.1 单行设施布局问题约束条件
3.3.2 多行设施布局问题约束条件
3.3.3 双行设施布局问题约束条件
3.4 本章小结
第四章 针对多目标设施布局改善问题的遗传算法设计
4.1 针对多目标设施布局改善问题的遗传算法编码与解码
4.1.1 单行布局问题的遗传算法编码与解码
4.1.2 多行布局问题的遗传算法编码与解码
4.1.3 双行布局问题的遗传算法编码与解码
4.2 针对多目标设施布局改善问题的遗传算法适应度函数设计
4.2.1 罚函数设计
4.2.2 适应度函数尺度变换
4.3 针对多目标设施布局改善问题的遗传算法遗传操作
4.3.1 生成初始种群
4.3.2 选择
4.3.3 交叉
4.3.4 变异
4.4 本章小结
第五章 A 公司 R 车间精益生产项目及设施布局改善课题
5.1 A 公司 R 车间简介
5.2 A 公司精益生产项目概述
5.3 R 车间设施布局改善课题
5.4 R 车间工作单元内的局部布局改善
5.4.1 压延工作单元的布局调整
5.4.2 包解布工作单元与硫化工作单元的布局调整
5.5 本章小结
第六章 结合 R 车间的多目标设施布局改善方法应用与结果分析
6.1 A 公司 R 车间生产工艺流程
6.2 A 公司 R 车间原始设施布局描述
6.3 应用遗传算法对 R 车间布局进行改善
6.3.1 针对 R 车间设施布局改善问题的数学模型
6.3.2 应用遗传算法对 R 车间设施布局改善问题进行求解
6.3.3 R 车间设施布局改善问题相关数据
6.4 A 企业 R 车间改善前后对比分析
6.5 本章小结
第七章 结论与展望
7.1 结论
7.2 展望
参考文献
发表论文和参加科研情况说明
致谢
本文编号：3991457
【文章页数】：67 页
【学位级别】：硕士
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中文摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
1.1 课题来源
1.2 研究背景
1.3 国内外研究现状
1.4 研究内容
第二章 制造企业设施布局问题与遗传算法理论知识研究
2.1 设施布局的含义
2.2 设施布局规划的原则
2.3 设施布局的类型
2.3.1 固定工位布局
2.3.2 按产品原则布局
2.3.3 按工艺原则布局
2.3.4 成组技术布局
2.4 设施布局问题研究的常见形式
2.4.1 单行布局问题
2.4.2 多行布局问题
2.4.3 双行布局问题
2.5 新建设施布局问题与设施布局改善问题
2.6 基本遗传算法理论
2.6.1 遗传算法的基本思想
2.6.2 遗传算法的操作步骤
2.6.3 自适应性遗传算法
2.7 本章小结
第三章 设施布局问题典型数学模型设计
3.1 设施布局字母含义
3.2 设施布局问题目标函数
3.2.1 目标函数一——物流成本
3.2.2 目标函数二——设备移动成本
3.2.3 目标函数三——生产时间成本
3.2.4 加权评价函数
3.3 设施布局问题约束条件
3.3.1 单行设施布局问题约束条件
3.3.2 多行设施布局问题约束条件
3.3.3 双行设施布局问题约束条件
3.4 本章小结
第四章 针对多目标设施布局改善问题的遗传算法设计
4.1 针对多目标设施布局改善问题的遗传算法编码与解码
4.1.1 单行布局问题的遗传算法编码与解码
4.1.2 多行布局问题的遗传算法编码与解码
4.1.3 双行布局问题的遗传算法编码与解码
4.2 针对多目标设施布局改善问题的遗传算法适应度函数设计
4.2.1 罚函数设计
4.2.2 适应度函数尺度变换
4.3 针对多目标设施布局改善问题的遗传算法遗传操作
4.3.1 生成初始种群
4.3.2 选择
4.3.3 交叉
4.3.4 变异
4.4 本章小结
第五章 A 公司 R 车间精益生产项目及设施布局改善课题
5.1 A 公司 R 车间简介
5.2 A 公司精益生产项目概述
5.3 R 车间设施布局改善课题
5.4 R 车间工作单元内的局部布局改善
5.4.1 压延工作单元的布局调整
5.4.2 包解布工作单元与硫化工作单元的布局调整
5.5 本章小结
第六章 结合 R 车间的多目标设施布局改善方法应用与结果分析
6.1 A 公司 R 车间生产工艺流程
6.2 A 公司 R 车间原始设施布局描述
6.3 应用遗传算法对 R 车间布局进行改善
6.3.1 针对 R 车间设施布局改善问题的数学模型
6.3.2 应用遗传算法对 R 车间设施布局改善问题进行求解
6.3.3 R 车间设施布局改善问题相关数据
6.4 A 企业 R 车间改善前后对比分析
6.5 本章小结
第七章 结论与展望
7.1 结论
7.2 展望
参考文献
发表论文和参加科研情况说明
致谢
本文编号：3991457
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