随着市场需求不确定性和波动性逐渐增大,提升车间系统的柔性成为降低制造企业运营成本的有效手段。区段式AGV系统作为一种柔性较好的布局形式,其规划过程需同时考虑AGV物料搬运路径、中转缓存区位置、设施布局等子问题,不同子问题之间具有一定耦合性。论文以区段式车间系统为对象,研究车间设备与AGV路径布局协同优化,具体研究工作如下:（1）针对不确定性需求下车间布局问题,分析鲁棒性布局和动态布局方法的优点和局限性,综合考虑物料搬运成本和车间重布局成本,提出一种改进的多周期动态布局方法;设计三点离散分布近似描述每个周期不同产品的需求不确定性。（2）分析不同AGV路径布置形式的优缺点,阐明区段式AGV系统在生产实际中的优点和适用性;分析区段式AGV系统特征、物料搬运工艺和几何约束,提出考虑物料装卸点位置的车辆重载搬运距离计算方法;分析AGV执行任务过程中的物流动线和设备组之间的流量大小,提出车辆空载搬运距离计算方法。（3）分析设备布局与AGV路径布置的耦合关系,以AGV重载和空载运行总成本最小化为目标,建立不确定需求下车间设备与AGV路径静态布局协同优化模型;考虑需求波动性,将设备重布局成本设计为固定资产损失和可变成本,在静态模型基础上,以车间物料搬运成本与重布局成本总和最小为目标,建立多周期车间设备与AGV路径动态布局协同优化模型。（4）基于提出的车间设备与AGV路径布局协同优化模型,设计一种增强精英保留的双链染色体遗传算法,对适应度函数进行线性尺度变换,增加种群的多样性。设计精英锦标赛选择算子及父子合并竞争选择策略增加最优解被遗传概率,有效提升遗传算法的全局搜索能力和稳定性。设计数值案例,验证本文提出的协同优化模型和求解算法在解决车间布局规划问题时的有效性。结果表明,增强精英保留遗传算法可以克服标准遗传算法收敛效果不佳问题,优化结果较标准遗传算法提升5.3%;实验对比分析表明,论文提出的模型参数合理有效,基于多周期的动态协同优化方法较静态规划布局总成本降低约2.4%。