基于粒子群算法的SLP在车间设施布局中的应用

发布时间：2017-06-13 02:08

  本文关键词：基于粒子群算法的SLP在车间设施布局中的应用，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：车间设施布局是工程研究和实践中的一个重要领域,具有实用性和多学科交叉性等特征,属于典型的工程问题。布局的优劣直接影响着生产系统的物流成本和生产效率。良好的布局能够大幅度减少车间半成品的堆积、降低物料搬运成本、缩短搬运路线,使产品的加工过程形成良好的循环。因此,如何合理、有效地对车间进行设施布局设计,对制造型企业生产效率的提高具有重要的意义。首先,在的分析总结设施布局国内外研究现状基础上,介绍了设施布局的相关理论和方法,通过对比设施布局常用的经典方法和智能优化算法的适用范围和优缺点,选择系统布置设计(System Layout Planning,SLP)法与粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)相结合的方法来研究设施布局问题。其次,针对车间设施布局中存在的问题,建立以物料搬运成本最小和作业单位相互关系密切程度最大为双目标的函数模型,明确了约束条件。再次,采用SLP法、数学模型与改进的粒子群算法相结合对设施布局进行求解,形成基于粒子群算法的SLP法。针对PSO算法存在早熟收敛的缺点,采用模拟退火(Simulated Annealing,SA)对PSO算法进行局部改进,并验证改进PSO算法的可行性。最后,将基于粒子群算法的SLP法应用于M公司的A车间中。针对A车间存在的问题,建立模型,进行仿真实验,并对得出的优化方案进行有效性分析。研究结果表明,采用基于粒子群算法的SLP法对车间设施进行布局设计,有效地降低了物流成本,增强了作业单位间的相互关系,为企业新建或改建车间提供了方法依据。
【关键词】：车间设施布局 SLP法 粒子群算法 模拟退火算法
【学位授予单位】：西安建筑科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TB491
【目录】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-9
• 1 绪论9-16
• 1.1 研究背景及目的意义9-11
• 1.1.1 研究背景9-10
• 1.1.2 研究目的10
• 1.1.3 研究意义10-11
• 1.2 国内外研究现状11-13
• 1.2.1 设施布局问题研究现状11-12
• 1.2.2 设施布局方法研究现状12-13
• 1.3 研究内容、方法及技术路线13-15
• 1.3.1 研究内容13-14
• 1.3.2 研究方法14
• 1.3.3 技术路线14-15
• 1.4 本章小结15-16
• 2 设施布局理论与求解方法16-27
• 2.1 设施布局的理论综述16-18
• 2.1.1 设施布局的概念16
• 2.1.2 设施布局的分类16-17
• 2.1.3 设施布局的要求17-18
• 2.2 设施布局常用方法18-20
• 2.2.1 精确算法18-19
• 2.2.2 传统方法19
• 2.2.3 启发式算法19-20
• 2.3 SLP方法的理论基础20-23
• 2.3.1 SLP概述20
• 2.3.2 基本要素分析20-21
• 2.3.3 基本步骤21-23
• 2.4 粒子群算法23-26
• 2.4.1 粒子群算法原理23-24
• 2.4.2 粒子群算法的流程24-25
• 2.4.3 参数设计25-26
• 2.5 本章小结26-27
• 3 设施布局的问题描述与数学建模27-32
• 3.1 设施布局的关键问题分析27
• 3.2 车间设施布局模型27-31
• 3.2.1 模型假设27-28
• 3.2.2 目标函数28-30
• 3.2.3 约束条件30-31
• 3.3 本章小结31-32
• 4 设施布局的求解算法研究32-42
• 4.1 基于粒子群算法的SLP方法研究32-35
• 4.1.1 传统SLP方法分析32
• 4.1.2 基于粒子群算法的SLP方法分析32-35
• 4.1.3 PSO算法优缺点分析35
• 4.2 SAPSO算法的原理35-41
• 4.2.1 模拟退火算法原理和特点35-37
• 4.2.2 SAPSO算法原理37-38
• 4.2.3 编码设计38-39
• 4.2.4 SAPSO算法的基本流程39-40
• 4.2.5 算法验证40-41
• 4.3 本章小结41-42
• 5 实例应用分析42-56
• 5.1 M公司A车间概况及生产现状42-44
• 5.1.1 M公司A车间概况42
• 5.1.2 A车间生产现状42-44
• 5.1.3 产品加工工艺流程44
• 5.2 A车间设施布局建模44-51
• 5.2.1 设施布局形式确定44-45
• 5.2.2 作业单位的划分45-46
• 5.2.3 物流分析46-49
• 5.2.4 非物流相互关系分析49-50
• 5.2.5 作业单位面积需求分析50-51
• 5.3 SAPSO算法对布局模型求解51-55
• 5.3.1 参数设计51-52
• 5.3.2 仿真模拟52-55
• 5.4 有效性分析55
• 5.5 本章小结55-56
• 6 结论56-58
• 6.1 研究成果56
• 6.2 展望56-58
• 参考文献58-63
• 附录63-68
• 硕士阶段发表的论文68-69
• 致谢69

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本文编号：445463