基于改进SLP法的LOC布局优化

发布时间：2017-09-19 06:06

  本文关键词：基于改进SLP法的LOC布局优化

  更多相关文章： SLP法 物流优化中心 遗传算法 布局优化

【摘要】：随着市场要求的不断提高,制造业生产方式已从传统的大批量推动式生产向拉动式的准时制造及精益生产转变,而且由于科学技术的飞速发展,计算机辅助制造和柔性制造方式成为演化趋势。物流设施作为现代企业生产活动的基础,它必须能够满足多品种小批量的生产方式,所以对设施内部不同功能区进行科学合理地布置将有效地维持生产物流系统的流畅运行。考虑到多功能物流设施布置设计的复杂性,传统的以建立数学模型,手工布局获取最优方案的方法已很难满足现代复杂生产方式的要求。本文讨论了一种新型仓库：物流优化中心(Logistics Optimize Centre, LOC),包括它的主要功能、基本作业流程、内部区域规划等。LOC作为物流设施的一种,不再是单一储存保管功能的传统仓库而是在精益思想原则指导下的集包装、再包装、分类、排序、加工、装配、逆向物流等增值功能于一体的新型仓库。为保证LOC内物流系统高效、可持续的运行,就必须首先根据具体工作内容划分LOC的各个功能区,然后对其进行合理的布置设计。系统布置方法(Systematic Layout Planning, SLP)是解决布置问题的经典方法,本文将EIQ基本要素分析法、SHA物流搬运法与传统SLP法结合,并在设计初始布局模型中,利用位置相关法进行初始相关位置布局设计。物流因素和非物流因素这两个因素对布局均有重要影响,考虑到非物流因素为主观定性因素,所以利用层次分析法和德尔菲法去量化对布局产生影响的非物流因素。将两种因素分别转化为描述物流量大小的密切度和非物流因素的关联度,分析它们对设施内功能区间距离远近的影响,构建一个双目标函数的布局模型。为求解该模型,选用了具有鲁棒性的遗传算法,构建合适的适应度函数及惩罚函数,高效而快速的求解。在实例分析部分以柳州市WL汽车厂内正在运作的LOC为例,将布局模型应用于该设施布局优化项目中,通过定义不同区域的作业内容,重新划分了内部功能区,梳理作业流程,对内部布局进行了优化。为此,必须在充分考虑设施内各功能区间定量及非定量因素影响的前提下,利用改进的SLP法,构建LOC内功能区布局数学模型,采用遗传算法对该模型进行求解,得到优化后的布局方案。且与现实中的实际布局进行定性及定量对比验证模型有效性。最终可以得出,该模型对解决功能较为复杂,且影响因素较多的新型仓库布局优化问题有较好的实际意义。
【关键词】：SLP法 物流优化中心 遗传算法 布局优化
【学位授予单位】：广东工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP18;F252
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-7
• 目录7-10
• Content10-13
• 第一章 绪论13-21
• 1.1 研究背景及意义13-14
• 1.2 国内外研究现状14-17
• 1.2.1 国外研究现状14-15
• 1.2.2 国内研究现状15-17
• 1.3 设施布置设计的演化趋势17-19
• 1.3.1 现有研究的不足18
• 1.3.2 对现有研究的改进18-19
• 1.4 论文的主要内容、方法和技术路线19-21
• 1.4.1 主要研究内容19
• 1.4.2 主要研究方法19-20
• 1.4.3 技术路线20-21
• 第二章 设施布置设计理论与方法21-30
• 2.1 设施布置设计概述21-22
• 2.1.1 设施布置设计的原理21
• 2.1.2 设施布置设计的目标21-22
• 2.1.3 设施布置设计的原则22
• 2.2 设施布置设计的阶段结构22-23
• 2.3 设施布置设计方法23-24
• 2.4 设施布置设计的原始资料24-25
• 2.5 设施布局基本步骤25-26
• 2.6 设施布置设计类型26-27
• 2.7 系统布置设计(SLP)的步骤27-29
• 2.8 本章小结29-30
• 第三章 系统布置设计的不足与改进30-37
• 3.1 系统布置设计(SLP法)的不足30-31
• 3.2 系统布置设计(SLP法)的改进31-36
• 3.2.1 SLP与EIQ基本要素分析法的结合31
• 3.2.2 SLP与物料搬运分析法(SHA)结合31-32
• 3.2.3 利用相关性布置法获得初始布局图32-33
• 3.2.4 利用层次分析法和德尔菲法量化非物流因素33-36
• 3.3 系统布置设计方案的评选36
• 3.4 本章小结36-37
• 第四章 物流优化中心布局模型及算法研究37-53
• 4.1 物流优化中心概述37-41
• 4.1.1 物流优化中心的定义37
• 4.1.2 物流优化中心的功能37-38
• 4.1.3 功能区的划分38-41
• 4.2 功能区布置设计的目标及原则41-42
• 4.2.1 功能区布置设计的目标41-42
• 4.2.2 功能区布置设计的原则42
• 4.3 基于SLP法的功能区布置模型构建42-49
• 4.3.1 物流因素影响下的目标函数43-45
• 4.3.2 非物流因素影响下的目标函数45-48
• 4.3.3 物流因素和非物流因素共同影响下的目标函数48-49
• 4.4 遗传算法49-52
• 4.4.1 遗传算法定义49-50
• 4.4.2 遗传算法的特点及其优缺点50-51
• 4.4.3 遗传算法的一般流程51-52
• 4.4.4 选择遗传算法的原因52
• 4.5 本章小结52-53
• 第五章 实例分析53-72
• 5.1 企业简介53-54
• 5.2 LOC实际布局情况54-55
• 5.3 基于SLP法的LOC初始布置设计55-64
• 5.3.1 基于EIQ法的基本要素分析55-57
• 5.3.2 物流因素分析57-60
• 5.3.3 基于传统SLP法的非物流因素分析60-61
• 5.3.4 功能区间综合相关度分析61-62
• 5.3.5 基于综合相关度与功能区面积的初始布局62-64
• 5.4 求解功能区布局模型64-67
• 5.4.1 参数确定64-67
• 5.5 模型计算67-69
• 5.5.1 算法实现过程67
• 5.5.2 仿真优化结果67-69
• 5.6 仿真优化布局与现实布局对比分析69-71
• 5.6.1 厂内LOC的实际布局69-70
• 5.6.2 优化布局与实际布局定量对比分析70
• 5.6.3 优化布局与实际布局定性对比分析70-71
• 5.7 本章小结71-72
• 结论72-75
• 参考文献75-78
• 攻读学位期间发表的论文78-80
• 致谢80-81
• 附录81-8

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本文编号：879926