基于遗传算法的SLP在工厂设施布局中的应用

发布时间：2017-11-05 16:18

  本文关键词：基于遗传算法的SLP在工厂设施布局中的应用

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【摘要】：工厂设施布局优化问题是工程研究和实践领域中的一个复杂的问题,具有实用性和多学科交叉等特性,一直被认为制造系统中最关键和最困难的设计任务之一,引起越来越多的研究和生产人员的关注。本文结合现有的设施布置技术,主要研究了以下几方面的内容： 将设施布局的国内外研究现状分四类详细介绍。分别为：单层和多层设施布局；静态和动态设施布局；单目标和多目标优化布局；相等面积和不等面积设施布局,并分析总结了研究中的优势与不足。 详细阐述了SLP理论并进行了实例分析。对工厂内设施间的物流与非物流关系进行分析,得出设施间的综合关系密切度；绘制设施间的位置相关图与面积相关图,得到符合条件的几个初始布局,综合各种因素对其进行评价得到最优方案,并绘制最终的详细布置方案。 SLP与GA结合解决工厂布局的一个实例问题。建立了布局问题的数学模型,将搬运总成本最小化和设施间的密切程度总和最大化作为优化的双目标。适应值函数计算时应用惩罚函数将目标函数转化成无约束优化函数。进行遗传操作,得到设施的布局位置坐标。 开发布局优化软件并进行实例应用。进行系统需求分析,包括功能需求分析和可行性分析；进行总体设计,包括功能模块的设计、系统开发工具的选择、数据库接口的选择和遗传算法程序设计：进行界面设计。应用软件系统解决了工厂布局的实际问题,对影响结果的因素(遗传参数、遗传方案和惩罚参数)分别进行了分析讨论。
【学位授予单位】：山东大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：TP18;TH181

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本文编号：1144945