基于混合智能算法的设备布局问题研究

论文摘要

设备布局问题一直是制造业中最关键和最困难的设计工作之一。由于制造系统的设备布局与生产率和生产成本密切相关,所以一个好的布局可以提高制造效率并节省大量的制造成本,因此探讨研究制造系统的设备布局具有重要的理论意义和应用价值。在研究设备布局问题的相关文献中,已经提出了很多求解设备布局问题的方法,其中模拟退火算法、遗传算法这样的智能算法,以其算法的优越性得到了大量的应用研究。本文就是在研究了已有算法的基础上,基于混合思想,考虑将单亲遗传算法、模拟退火算法以及预测与回溯的启发式策略结合在一起形成混合算法用于求解设备布局问题。主要工作包括:首先,针对多行静态设备布局问题,基于QAP模型,提出一种混合算法BGSA_GA。该混合算法是将单亲遗传算法与模拟退火算法进行组合,除了对该算法的优化性能进行理论分析外,也构造了不同规模的实例进行模拟计算,并进一步与仅使用单亲遗传算法计算的优化结果进行了比较。结果表明,本文提出的算法对大规模多行静态设备布局问题具有较强的全局寻优效果和较好的寻优效率。其次,针对多行动态设备布局问题,对前面发展的混合算法进行了调整,使其可以用于求解动态设备布局问题,形成算法BGSA_GA_D I。同时进一步在BGSA_GA_D I的基础上,考虑加入预测与回溯的启发式策略,扩大了算法的寻优范围,提出算法BGSA_GA_D II,并通过大量仿真实验,证明了算法的有效性。此外,将本文提出的两种混合算法与已有文献中三种算法的求解结果进行了比较,证明了算法的优越性。最后,作为拓展,研究了多层设备布局问题,归纳了已有多层设备布局问题的求解方法。

论文目录

• 中文摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 问题背景及研究意义
• 1.2 设备布局问题的研究现状
• 1.2.1 设备布局问题模型的发展
• 1.2.2 设备布局求解方法的发展
• 1.3 本文的研究思路
• 1.3.1 研究对象
• 1.3.2 研究方法
• 1.4 本文的主要工作
• 第二章 设备布局问题的理论基础
• 2.1 设备布局的有关知识
• 2.1.1 设备布局问题在生产设施规划中的位置
• 2.1.2 设备布局问题产生的原因
• 2.1.3 影响设备布局的车间要素
• 2.1.4 设备布局问题的分类
• 2.2 设备布局问题模型
• 2.2.1 离散模型
• 2.2.2 连续模型
• 2.3 设备布局问题的解法
• 2.3.1 确定性算法
• 2.3.2 启发式算法
• 2.3.3 智能算法
• 2.4 本章小结
• 第三章 基于混合智能算法的多行静态设备布局问题研究
• 3.1 多行静态设备布局问题
• 3.1.1 问题描述及假设条件
• 3.1.2 多行SFLP 模型
• 3.2 基于混合智能算法的静态设备布局
• 3.2.1 Baykasoglu 和Gindy 的模拟退火算法
• 3.2.2 单亲遗传算法
• 3.2.3 混合智能算法的原理及特点
• 3.2.4 混合智能算法的求解步骤与流程
• 3.2.5 设备编码方案
• 3.3 仿真实验
• 3.3.1 实验数据
• 3.3.2 设计思想
• 3.3.3 实验分析
• 3.4 本章小结
• 第四章 基于混合智能算法的多行动态设备布局问题研究
• 4.1 动态设备布局
• 4.2 多行动态设备布局问题
• 4.2.1 问题描述及假设条件
• 4.2.2 多行DFLP 模型
• 4.3 基于混合智能算法的动态设备布局
• 4.3.1 BGSA 算法改进
• 4.3.2 McKendall 和Shang 的预测与回溯策略
• 4.3.3 两种混合智能算法的原理
• 4.3.4 两种混合智能算法的求解流程
• 4.4 仿真实验
• 4.4.1 实验数据
• 4.4.2 设计思想
• 4.4.3 实验分析
• 4.5 本章小结
• 第五章 多层设备布局问题研究
• 5.1 多层设备布局问题
• 5.2 多层设备布局问题模型
• 5.3 多层设备布局问题的解法
• 5.4 本章小结
• 第六章 结束语
• 附录
• 参考文献
• 发表论文和科研情况说明
• 致谢