基于粒子群算法的SLP在车间设施布局中的应用

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车间设施布局是工程研究和实践中的一个重要领域,具有实用性和多学科交叉性等特征,属于典型的工程问题。布局的优劣直接影响着生产系统的物流成本和生产效率。良好的布局能够大幅度减少车间半成品的堆积、降低物料搬运成本、缩短搬运路线,使产品的加工过程形成良好的循环。因此,如何合理、有效地对车间进行设施布局设计,对制造型企业生产效率的提高具有重要的意义。首先,在的分析总结设施布局国内外研究现状基础上,介绍了设施布局的相关理论和方法,通过对比设施布局常用的经典方法和智能优化算法的适用范围和优缺点,选择系统布置设计(System Layout Planning,SLP)法与粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)相结合的方法来研究设施布局问题。其次,针对车间设施布局中存在的问题,建立以物料搬运成本最小和作业单位相互关系密切程度最大为双目标的函数模型,明确了约束条件。再次,采用SLP法、数学模型与改进的粒子群算法相结合对设施布局进行求解,形成基于粒子群算法的SLP法。针对PSO算法存在早熟收敛的缺点,采用模拟退火(Simulated Annealing,SA)对PSO算法进行局部改进,并验证改进PSO算法的可行性。最后,将基于粒子群算法的SLP法应用于M公司的A车间中。针对A车间存在的问题,建立模型,进行仿真实验,并对得出的优化方案进行有效性分析。研究结果表明,采用基于粒子群算法的SLP法对车间设施进行布局设计,有效地降低了物流成本,增强了作业单位间的相互关系,为企业新建或改建车间提供了方法依据。
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