設施布局的好壞直接影響整個系統的物流、信息流、生產能力、生產成本以及生產安全，研究設施布局問題的意義重大。本文基于遺傳算法，給出了設施布局改善問題的建模和求解方法，并針對車間實例對雙行設施布局問題進行了詳盡闡述，本文的具體工作如下： 1、對車間工作地設施布局問題的相關研究進行了全面的總結，根據車間的產品種類、產品數量、車間場地形狀尺寸、車間的物流方式等特點進行了有針對性的分析，并且對車間通道，工作單元搬運出入點等布局問題細節進行了詳盡的說明。 2、對車間工作地設施布局問題進行數學建模，在建模時，將車間工作地布局分為單行布局問題，多行布局問題和雙行布局問題，根據不同類型的布局特點建立不同的數學模型。特別是對于雙行布局問題的數學建模，考慮到了布局問題的大多數細節，具有實際意義，并且數學模型相對比較簡單，便于求解和計算。 3、在確定目標函數時，在原始的物流成本這一目標的基礎上，根據精益生產中對生產時間的闡述，在設施布局問題中引入了生產時間成本，同時，區別于設施布局規劃問題，對設施布局改善問題還增加了設備移動成本這一目標。最后，根據三個目標的實際經濟含義確定了三個目標的加權評價函數的系數，得到...

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【學位級別】：碩士

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中文摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 課題來源
    1.2 研究背景
    1.3 國內外研究現狀
    1.4 研究內容
第二章 制造企業設施布局問題與遺傳算法理論知識研究
    2.1 設施布局的含義
    2.2 設施布局規劃的原則
    2.3 設施布局的類型
        2.3.1 固定工位布局
        2.3.2 按產品原則布局
        2.3.3 按工藝原則布局
        2.3.4 成組技術布局
    2.4 設施布局問題研究的常見形式
        2.4.1 單行布局問題
        2.4.2 多行布局問題
        2.4.3 雙行布局問題
    2.5 新建設施布局問題與設施布局改善問題
    2.6 基本遺傳算法理論
        2.6.1 遺傳算法的基本思想
        2.6.2 遺傳算法的操作步驟
        2.6.3 自適應性遺傳算法
    2.7 本章小結
第三章 設施布局問題典型數學模型設計
    3.1 設施布局字母含義
    3.2 設施布局問題目標函數
        3.2.1 目標函數一——物流成本
        3.2.2 目標函數二——設備移動成本
        3.2.3 目標函數三——生產時間成本
        3.2.4 加權評價函數
    3.3 設施布局問題約束條件
        3.3.1 單行設施布局問題約束條件
        3.3.2 多行設施布局問題約束條件
        3.3.3 雙行設施布局問題約束條件
    3.4 本章小結
第四章 針對多目標設施布局改善問題的遺傳算法設計
    4.1 針對多目標設施布局改善問題的遺傳算法編碼與解碼
        4.1.1 單行布局問題的遺傳算法編碼與解碼
        4.1.2 多行布局問題的遺傳算法編碼與解碼
        4.1.3 雙行布局問題的遺傳算法編碼與解碼
    4.2 針對多目標設施布局改善問題的遺傳算法適應度函數設計
        4.2.1 罰函數設計
        4.2.2 適應度函數尺度變換
    4.3 針對多目標設施布局改善問題的遺傳算法遺傳操作
        4.3.1 生成初始種群
        4.3.2 選擇
        4.3.3 交叉
        4.3.4 變異
    4.4 本章小結
第五章 A 公司 R 車間精益生產項目及設施布局改善課題
    5.1 A 公司 R 車間簡介
    5.2 A 公司精益生產項目概述
    5.3 R 車間設施布局改善課題
    5.4 R 車間工作單元內的局部布局改善
        5.4.1 壓延工作單元的布局調整
        5.4.2 包解布工作單元與硫化工作單元的布局調整
    5.5 本章小結
第六章 結合 R 車間的多目標設施布局改善方法應用與結果分析
    6.1 A 公司 R 車間生產工藝流程
    6.2 A 公司 R 車間原始設施布局描述
    6.3 應用遺傳算法對 R 車間布局進行改善
        6.3.1 針對 R 車間設施布局改善問題的數學模型
        6.3.2 應用遺傳算法對 R 車間設施布局改善問題進行求解
        6.3.3 R 車間設施布局改善問題相關數據
    6.4 A 企業 R 車間改善前后對比分析
    6.5 本章小結
第七章 結論與展望
    7.1 結論
    7.2 展望
參考文獻
發表論文和參加科研情況說明
致謝



本文編號：3991457