论文总字数：29229字

摘 要

本文收集了工厂数据，通过分析发现，工厂设施布局不合理导致生产物流系统的效率不高。进而从物流的角度，对生产系统进行改善，建立了工厂设施布置模型，设计了遗传算法用来寻找模型的最优解，通过优化设施布置来改善生产系统的运营。

首先收集并处理了工厂的基本信息，应用传统的SLP方法设计了工厂的设施布局，通过加权因素法评价，选出了人工设计的最优解。之后根据工厂的设施数量、形状、建筑结构等现状，以最小化设施间的总物流量和最大化设施间相关关系为目标，建立了有内部墙体约束的双目标设施布置模型，并引入组合优化的思想，通过给设施编号排序的形式，简化模型的约束条件，针对空白区域的解决，提出了量化设施长度并均分空白区域参与排序的方法，然后使用惩罚函数法将约束条件转化为目标函数的惩罚项。接下来，设计了遗传算法，设计了修正算子用于解决自动换行所产生的问题，在Qt平台上编写了算法程序。最后，运行算法得出最优解，并与原布局、传统SLP优化布局进行了比较，结果显示算法优化布局具有非常明显的提升。

关键词：物流，设施布置，SLP，遗传算法，惩罚函数，

Abstract

In this thesis, the factory’s data is collected and analyzed, then it is found that the unreasonable layout of the factory facilities leads to the inefficiency of the production logistics system. In order to improve the production system from the perspective of logistics, a factory facility layout model is established and genetic algorithm is designed to find the optimal solution of the model.

Firstly, the basic information of the factory is collected and processed. The traditional SLP method is used to design the layout of the factory and the optimal solution of the artificial designs is select by using the weighted factor method. Then, according to the status quo of plant, aiming at minimizing the total flow between facilities and maximizing the correlation between facilities, a dual-target facility layout model with inner wall constraints is established, and combination optimization is introduced to simplifying the constraints of the model by sorting the number of the facilities. To solve the problem of blank area, blank area is equally divided and sorted with the facilities. Then using the penalty function method to convert the constraint into a penalty for the objective function. The genetic algorithm is designed, and the correction operator is designed to solve the problem caused by automatic line break. The algorithm program is written on the Qt platform. Finally, the algorithm is run to obtain the optimal solution, and compared with the original layout and the traditional SLP optimized layout. The results show that the algorithm optimization layout has a very obvious improvement.

KEY WORDS: Logistics，Facility layout, Systematic layout planning, Genetic algorithm, Penalty function

目 录

摘 要 I

Abstract II

第一章 绪论 1

1.1引言 1

1.2国内外相关技术研究 2

1.3本文的研究内容和结构 3

第二章 传统SLP分析 4

2.1分析对象 4

2.2 物流分析 6

2.3 非物流因素分析 7

2.4作业单位综合相关关系分析 8

2.5.相关图绘制 9

2.6平面布局设计与评估 10

第三章 设施布置的模型建立 12

3.1设施布置的基本描述 12

3.1.1建模对象描述 12

3.1.2模型假设 12

3.2设施布置模型 13

3.2.1建模相关参数说明 13

3.2.2设施布置模型的模型描述 14

3.2.3多目标转化为单目标 15

3.2.4约束条件转换——惩罚函数法 16

3.3结合组合优化理论 17

3.3.1多行布置问题的转变 17

3.3.2空白区域的解决方法 17

3.3.3排序的解码 18

第四章 遗传算法的选择与设计 20

4.1遗传算法设计流程 20

4.2遗传编码设计 21

4.3适应值函数设计 22

4.4遗传算子 22

4.4.1选择 22

4.4.2交叉 23

4.4.3变异 25

4.5修正 25

4.5.1修正问题描述 25

4.5.2修正算子设计 26

4.6遗传算法的实现 26

4.6.1编程工具 26

4.6.2输入变量 27

4.6.3控制参数 27

4.6.4主要函数 27

4.6.5算法主函数的设计 28

第五章 生产系统改进效果 30

5.1算法参数的选取 30

5.2B厂设施布局优化 30

5.3设施布置结果比较 32

第六章 总结与展望 33

6.1全文总结 33

6.2展望 33

参考文献 35

致 谢 36

第一章 绪论

1.1引言

物流一直是生产系统运营研究中的一个主题，对生产的成本、周期、效率都有极大的影响。在物流研究中，设施规划是十分重要的一个方向，在减少搬运、降低搬运成本、缩短生产时间、改善企业生产系统运营效果方面起到了巨大的作用。设施布局也是非常注重应用及多学科交叉的领域，不同类型的企业的设施布置的原则大有不同，研究方法也丰富多样。

近年来，企业生产模式向多品种、小批量的定制化生产模式转变，各种自动化高效率设备的使用，使得企业间、企业与消费者间有更丰富的交流，它们之间的物资的搬运也变得越来越复杂且数量激增，企业内部物流系统的高成本、低效率等缺点也逐渐显现出来。从经济上来看，工厂的总成本中，直接人工成本不足10%，而用于存储、运输的费用却高达40%^[1]。而良好的设施布置设计可以减少大约10%到30%的搬运成本^[2]。另外，在产品的制造过程中，只有10%左右的时间被真正的花在了加工及检验，剩下的时间基本用在了搬运或者物资处于停滞的状态。不合理的设施布局从根本上限制了这种低效率物流的改善，而相对的良好的设施布局设计能有效加快物资搬运的速度，减少在制品处于停滞状态的时间，提高生产效率^[3]。因此，在工业技术发达的欧美国家里，制造业和学术界都十分重视设施布局的应用与研究。在我国，从业人员更加重视从工艺流程的改善、设备的更新、生产的调度，忽视了设施布置的重要性，国内许多设施布置就是简单的按照功能分区，没有运用相关专业领域的方法进行科学的规划，且重新布置的投入成本较高，企业管理者都不愿意重新对设施布局进行改善。但陈旧古老的设施布局与现在企业的高响应速度，高生产效率的特点十分格格不入，其间矛盾日益突显，使得中国制造型企业的发展水平受到了一定程度上的制约。

剩余内容已隐藏，请支付后下载全文，论文总字数：29229字