本文關(guān)鍵詞：基于粒子群算法的SLP在車間設(shè)施布局中的應(yīng)用，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：車間設(shè)施布局是工程研究和實(shí)踐中的一個(gè)重要領(lǐng)域,具有實(shí)用性和多學(xué)科交叉性等特征,屬于典型的工程問題。布局的優(yōu)劣直接影響著生產(chǎn)系統(tǒng)的物流成本和生產(chǎn)效率。良好的布局能夠大幅度減少車間半成品的堆積、降低物料搬運(yùn)成本、縮短搬運(yùn)路線,使產(chǎn)品的加工過程形成良好的循環(huán)。因此,如何合理、有效地對(duì)車間進(jìn)行設(shè)施布局設(shè)計(jì),對(duì)制造型企業(yè)生產(chǎn)效率的提高具有重要的意義。首先,在的分析總結(jié)設(shè)施布局國內(nèi)外研究現(xiàn)狀基礎(chǔ)上,介紹了設(shè)施布局的相關(guān)理論和方法,通過對(duì)比設(shè)施布局常用的經(jīng)典方法和智能優(yōu)化算法的適用范圍和優(yōu)缺點(diǎn),選擇系統(tǒng)布置設(shè)計(jì)(System Layout Planning,SLP)法與粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)相結(jié)合的方法來研究設(shè)施布局問題。其次,針對(duì)車間設(shè)施布局中存在的問題,建立以物料搬運(yùn)成本最小和作業(yè)單位相互關(guān)系密切程度最大為雙目標(biāo)的函數(shù)模型,明確了約束條件。再次,采用SLP法、數(shù)學(xué)模型與改進(jìn)的粒子群算法相結(jié)合對(duì)設(shè)施布局進(jìn)行求解,形成基于粒子群算法的SLP法。針對(duì)PSO算法存在早熟收斂的缺點(diǎn),采用模擬退火(Simulated Annealing,SA)對(duì)PSO算法進(jìn)行局部改進(jìn),并驗(yàn)證改進(jìn)PSO算法的可行性。最后,將基于粒子群算法的SLP法應(yīng)用于M公司的A車間中。針對(duì)A車間存在的問題,建立模型,進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn),并對(duì)得出的優(yōu)化方案進(jìn)行有效性分析。研究結(jié)果表明,采用基于粒子群算法的SLP法對(duì)車間設(shè)施進(jìn)行布局設(shè)計(jì),有效地降低了物流成本,增強(qiáng)了作業(yè)單位間的相互關(guān)系,為企業(yè)新建或改建車間提供了方法依據(jù)。
【關(guān)鍵詞】：車間設(shè)施布局 SLP法 粒子群算法 模擬退火算法
【學(xué)位授予單位】：西安建筑科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TB491
【目錄】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-9
• 1 緒論9-16
• 1.1 研究背景及目的意義9-11
• 1.1.1 研究背景9-10
• 1.1.2 研究目的10
• 1.1.3 研究意義10-11
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-13
• 1.2.1 設(shè)施布局問題研究現(xiàn)狀11-12
• 1.2.2 設(shè)施布局方法研究現(xiàn)狀12-13
• 1.3 研究內(nèi)容、方法及技術(shù)路線13-15
• 1.3.1 研究內(nèi)容13-14
• 1.3.2 研究方法14
• 1.3.3 技術(shù)路線14-15
• 1.4 本章小結(jié)15-16
• 2 設(shè)施布局理論與求解方法16-27
• 2.1 設(shè)施布局的理論綜述16-18
• 2.1.1 設(shè)施布局的概念16
• 2.1.2 設(shè)施布局的分類16-17
• 2.1.3 設(shè)施布局的要求17-18
• 2.2 設(shè)施布局常用方法18-20
• 2.2.1 精確算法18-19
• 2.2.2 傳統(tǒng)方法19
• 2.2.3 啟發(fā)式算法19-20
• 2.3 SLP方法的理論基礎(chǔ)20-23
• 2.3.1 SLP概述20
• 2.3.2 基本要素分析20-21
• 2.3.3 基本步驟21-23
• 2.4 粒子群算法23-26
• 2.4.1 粒子群算法原理23-24
• 2.4.2 粒子群算法的流程24-25
• 2.4.3 參數(shù)設(shè)計(jì)25-26
• 2.5 本章小結(jié)26-27
• 3 設(shè)施布局的問題描述與數(shù)學(xué)建模27-32
• 3.1 設(shè)施布局的關(guān)鍵問題分析27
• 3.2 車間設(shè)施布局模型27-31
• 3.2.1 模型假設(shè)27-28
• 3.2.2 目標(biāo)函數(shù)28-30
• 3.2.3 約束條件30-31
• 3.3 本章小結(jié)31-32
• 4 設(shè)施布局的求解算法研究32-42
• 4.1 基于粒子群算法的SLP方法研究32-35
• 4.1.1 傳統(tǒng)SLP方法分析32
• 4.1.2 基于粒子群算法的SLP方法分析32-35
• 4.1.3 PSO算法優(yōu)缺點(diǎn)分析35
• 4.2 SAPSO算法的原理35-41
• 4.2.1 模擬退火算法原理和特點(diǎn)35-37
• 4.2.2 SAPSO算法原理37-38
• 4.2.3 編碼設(shè)計(jì)38-39
• 4.2.4 SAPSO算法的基本流程39-40
• 4.2.5 算法驗(yàn)證40-41
• 4.3 本章小結(jié)41-42
• 5 實(shí)例應(yīng)用分析42-56
• 5.1 M公司A車間概況及生產(chǎn)現(xiàn)狀42-44
• 5.1.1 M公司A車間概況42
• 5.1.2 A車間生產(chǎn)現(xiàn)狀42-44
• 5.1.3 產(chǎn)品加工工藝流程44
• 5.2 A車間設(shè)施布局建模44-51
• 5.2.1 設(shè)施布局形式確定44-45
• 5.2.2 作業(yè)單位的劃分45-46
• 5.2.3 物流分析46-49
• 5.2.4 非物流相互關(guān)系分析49-50
• 5.2.5 作業(yè)單位面積需求分析50-51
• 5.3 SAPSO算法對(duì)布局模型求解51-55
• 5.3.1 參數(shù)設(shè)計(jì)51-52
• 5.3.2 仿真模擬52-55
• 5.4 有效性分析55
• 5.5 本章小結(jié)55-56
• 6 結(jié)論56-58
• 6.1 研究成果56
• 6.2 展望56-58
• 參考文獻(xiàn)58-63
• 附錄63-68
• 碩士階段發(fā)表的論文68-69
• 致謝69

  本文關(guān)鍵詞：基于粒子群算法的SLP在車間設(shè)施布局中的應(yīng)用，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：445463