設(shè)施布局問題（Facility Layout Problem,FLP）是一類NP-hard問題,其研究如何將已知數(shù)目的設(shè)施合理放置于給定車間內(nèi),并且在滿足約束的情況下達(dá)到最優(yōu)化目標(biāo)要求。本文以企業(yè)生產(chǎn)中車間設(shè)施的布局為背景,根據(jù)動靜態(tài)車間的不同特性,提出不同的去約束機(jī)制優(yōu)化布局,并設(shè)計針對多目標(biāo)問題的智能優(yōu)化算法對問題進(jìn)行求解,具體內(nèi)容如下:（1）研究多目標(biāo)靜態(tài)設(shè)施布局問題（MO-SFLP）的構(gòu)形空間進(jìn)化算法（CSE）�；趶椥詤^(qū)帶架構(gòu)（FBS）,將問題轉(zhuǎn)化為無約束優(yōu)化問題,建立數(shù)學(xué)優(yōu)化模型。在CSE中引入“構(gòu)形庫”的概念,構(gòu)造了以每個構(gòu)形為圓心,以構(gòu)形庫中所有構(gòu)形平均距離的一半（dspace=davg/2）為半徑的圓形區(qū)域,通過dpace不斷更新構(gòu)形庫,且dspace的值隨著算法的迭代逐漸減小以縮小搜索空間,以此達(dá)到加速算法收斂性和提高Pareto最優(yōu)解多樣性的目的。另外,將基于Pareto非支配排序和基于目標(biāo)函數(shù)距離的最近最遠(yuǎn)候選解法（NFCS）相結(jié)合選取最優(yōu)個體,從而得到分布均勻的Pareto前沿。最后通過10組典型的靜態(tài)測試算例對算法進(jìn)行了測試,并對算法的性能進(jìn)行分析。（2）研... 

【文章頁數(shù)】：76 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 研究背景和意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀與進(jìn)展
        1.2.1 多目標(biāo)不等面積靜態(tài)設(shè)施布局問題研究進(jìn)展
        1.2.2 多目標(biāo)不等面積動態(tài)設(shè)施布局問題研究進(jìn)展
        1.2.3 約束處理方法介紹
    1.3 論文的主要工作
    1.4 論文的組織結(jié)構(gòu)
    1.5 本章小結(jié)
第二章 多目標(biāo)車間設(shè)施布局的相關(guān)基礎(chǔ)理論介紹
    2.1 多目標(biāo)問題介紹及相關(guān)概念
    2.2 車間設(shè)施布局的相關(guān)概念
        2.2.1 設(shè)施布局目標(biāo)和基本原則
        2.2.2 車間布局分類
    2.3 經(jīng)典進(jìn)化算法
        2.3.1 遺傳算法
        2.3.2 非支配排序遺傳算法Ⅱ
    2.4 本章小結(jié)
第三章 面向多目標(biāo)車間靜態(tài)設(shè)施布局的構(gòu)形空間進(jìn)化算法
    3.1 多目標(biāo)車間靜態(tài)設(shè)施布局模型
    3.2 構(gòu)形空間進(jìn)化算法
        3.2.1 構(gòu)形空間進(jìn)化算法思路及算法步驟
        3.2.2 基于FBS的基因編碼及去約束策略
        3.2.3 MO-SFLP模型的構(gòu)形進(jìn)化
        3.2.4 基于目標(biāo)函數(shù)距離的非支配解選取策略
        3.2.5 目標(biāo)函數(shù)正則化
        3.2.6 構(gòu)形庫更新
    3.3 算法測試及評價
        3.3.1 一個多目標(biāo)靜態(tài)設(shè)施布局的經(jīng)典算例
        3.3.2 一組不同設(shè)施數(shù)目的典型算例
        3.3.3 一個多目標(biāo)靜態(tài)設(shè)施布局的實際應(yīng)用算例
        3.3.4 面向多目標(biāo)靜態(tài)設(shè)施布局問題的算法性能測試與分析
    3.4 本章小結(jié)
第四章 面向多目標(biāo)車間動態(tài)設(shè)施布局的構(gòu)形空間進(jìn)化算法
    4.1 多目標(biāo)車間動態(tài)設(shè)施布局模型
    4.2 基于梯度搜索下降的構(gòu)形空間進(jìn)化算法
        4.2.1 基于GM的基因編碼及去約束策略
        4.2.2 MO-DFLP模型的構(gòu)形進(jìn)化
        4.2.3 基于空間距離的最近最遠(yuǎn)候選解法(NFCS)
    4.3 多目標(biāo)動態(tài)設(shè)施布局問題實驗結(jié)果與分析
        4.3.1 兩組經(jīng)典動態(tài)設(shè)施布局算例
        4.3.2 一個具有實際應(yīng)用的多目標(biāo)動態(tài)算例
        4.3.3 面向多目標(biāo)動態(tài)設(shè)施布局問題的算法性能測試與分析
    4.4 本章小結(jié)
第五章 總結(jié)與展望
    5.1 論文所做的工作
    5.2 論文的主要創(chuàng)新點
    5.3 研究展望
致謝
參考文獻(xiàn)
作者簡介


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于遺傳算法的車間布局多目標(biāo)優(yōu)化[J]. 周娜,徐克林,郭爽.  工業(yè)工程. 2011(05)
[2]SLP和遺傳算法結(jié)合在車間設(shè)備布局中的應(yīng)用[J]. 汪一筇,米智偉.  計算機(jī)工程與應(yīng)用. 2010(05)
[3]基于NSGA Ⅱ的多目標(biāo)車間設(shè)施布局優(yōu)化方法[J]. 曾強(qiáng),沈玲,潘啟東,吳立云.  計算機(jī)工程與應(yīng)用. 2012(27)
[4]基于NSGA-Ⅱ的多目標(biāo)車間設(shè)備布局[J]. 李愛平,鄢澤耀,謝楠,黃君政.  機(jī)械設(shè)計與研究. 2012(06)
[5]基于粒子群算法的潮流發(fā)電機(jī)布局[J]. 劉丞,汪昆,汪雄海.  浙江大學(xué)學(xué)報(工學(xué)版). 2013(12)
[6]基于改進(jìn)遺傳算法的多行布置車間布局優(yōu)化[J]. 郭紅,楊建軍.  制造業(yè)自動化. 2015(04)
[7]基于彈性區(qū)帶架構(gòu)的多目標(biāo)設(shè)施布局問題研究[J]. 常征,呂靖.  運籌與管理. 2015(02)

碩士論文
[1]動態(tài)連續(xù)設(shè)備布局問題的啟發(fā)式算法研究[D]. 王大文.南京信息工程大學(xué) 2017



本文編號：3700525