【摘要】：當前，經(jīng)濟全球化愈演愈烈，市場競爭空前激烈，我國制造型企業(yè)面臨的生存壓力也越來越大，尤其是中小型企業(yè)，初期規(guī)模都比較小，但它們擴張的速度又往往比較快。由于缺乏合理地規(guī)劃，導致工廠設施布置混亂，，物流成本居高難下，從而影響產(chǎn)品的制造成本，嚴重制約了企業(yè)的長期發(fā)展。工廠設施布置的合理與否對工廠的整體運作具有非常重要的影響，優(yōu)良的工廠設施布置是提高企業(yè)利潤的源泉。 針對以上背景，本文利用工廠設施布置及仿真優(yōu)化的相關理論，結合某離散加工工廠當前工廠設施布置存在的問題，主要研究了以下幾個方面的內容，并期望能為中小型離散加工工廠的工廠設施布置改進問題提供可行的解決方案。首先，分析了工廠設施布置問題，并結合離散加工工廠的布置現(xiàn)狀，建立了二次分配問題QAP數(shù)學模型和不等面積設施多行布置數(shù)學模型。其次，將遺傳算法嵌入到Plant Simulation仿真軟件中，構建了一種基于遺傳算法與計算機仿真分析相結合的工廠設施布置改進仿真優(yōu)化方法。再次，以合肥市某汽車零部件制造企業(yè)的工廠布置現(xiàn)狀為研究對象，運用仿真優(yōu)化方法對其工廠總平面布置和典型機械加工車間的設施布置進行優(yōu)化改進，結果驗證了本文所提出的仿真優(yōu)化方法對于解決離散加工工廠設施布置改進問題的有效性和可行性。最后，為滿足工廠后續(xù)柔性布置改進的需要，利用PlantSimulation仿真軟件自帶的SimTalk仿真程序語言，將工廠設施布置改進仿真優(yōu)化方法進行集成，開發(fā)了工廠設施布置改進系統(tǒng)。
【圖文】：

后輸出最優(yōu)解[40-41]，一般的仿真優(yōu)化的過程如圖3.4所示。圖 3.4 仿真優(yōu)化過程Fig 3.4 Process of Simulation optimization3.3.2 仿真優(yōu)化的方法計算機仿真是在一定的假設條件下，通過對客觀存在的系統(tǒng)及其行為進行模擬，從而得出可行的方案，但是仿真本身并不能對問題進行優(yōu)化。如果想實現(xiàn)系統(tǒng)某些性能的優(yōu)化，就需要在仿真中加入優(yōu)化算法，即在仿真模型中嵌入優(yōu)化模塊，得到仿真優(yōu)化算法。目前，常見的仿真優(yōu)化方法[42]分為啟發(fā)式方法和非啟發(fā)式方法兩種，其中非啟發(fā)式方法主要包含基于梯度的方法、隨機優(yōu)化方法、響應曲面法和統(tǒng)計方法等。啟發(fā)式方法則包含進化計算、模擬退火、禁忌搜索、單純型法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡等，每大類方法中又包括多種優(yōu)化方法，具體如圖3.5所示。在各種仿真優(yōu)化方法中，非啟發(fā)式方法往往需要進行大量的假設，計算一般比較復雜

25Fig 3.5 The simulation optimization methods算法和 Plant Simulation 相結合的工廠設施布置改進方法優(yōu)化方法與傳統(tǒng)的優(yōu)化方法有很大的不同，同時它也不僅僅是一實驗[43]，它們之間的區(qū)別主要體現(xiàn)在以下兩個方面：傳統(tǒng)的優(yōu)化方法在求解優(yōu)化問題時，首先要根據(jù)求解問題的需要，模型，然后選擇合適的優(yōu)化方法對其優(yōu)化求解，一般情況下可以解。但是，數(shù)學模型的建立往往需要對實際問題進行很多假設，具有一定的復雜性和隨機性，因此難以建立精確的數(shù)學解析模型為一種系統(tǒng)建模方法，能夠將構成系統(tǒng)的有關要素按照實際系統(tǒng)地結合起來，建立仿真模型，然后通過計算機對仿真模型進行實性能及變化規(guī)律。
【學位授予單位】：合肥工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：U468

【參考文獻】

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1 王蓀馨;;基于遺傳算法的作業(yè)車間設備布局優(yōu)化方法[J];工業(yè)工程;2009年03期

2 薛順;許志沛;洪浩;崔萍;劉曉卉;;運用系統(tǒng)布置設計方法的生產(chǎn)設施布置設計[J];工業(yè)工程;2011年04期

3 劉光富;陳曉莉;;系統(tǒng)布置設計在生產(chǎn)系統(tǒng)優(yōu)化中的應用[J];工業(yè)工程與管理;2008年03期

4 朋學琴;陳友玲;;可重構復雜制造系統(tǒng)的設施布置優(yōu)化方法[J];工業(yè)工程與管理;2010年04期

5 肖美華,王命延,王洪發(fā),彭正文,肖飛,何凌云;基于遺傳算法和模擬退火算法的布局問題研究[J];計算機工程與應用;2003年36期

6 王國新;寧汝新;王愛民;;基于仿真的生產(chǎn)調度優(yōu)化技術研究[J];計算機集成制造系統(tǒng);2007年07期

7 趙曉華;;基于遺傳算法的設施布置研究[J];計算機與數(shù)字工程;2012年05期

8 焦愛勝;謝娟文;;遺傳算法的改進與算法收斂性分析[J];機械研究與應用;2008年04期

9 楊建華;彭麗靜;楊永清;;基于SLP和SHA結合的企業(yè)物流系統(tǒng)平面再布置設計[J];中國市場;2009年19期

10 劉飛;董明;侯文皓;翟鈺;;設施布局多重指標優(yōu)化[J];上海交通大學學報;2007年04期

本文編號：2668210