实验室设备综合规划的目的是在有限的时间段内根据实验室测试的需求分配测试设备,以期达到对实验室资源的优化利用,现有的对实验室设备规划问题的研究都是基于理想场景下的数学模型,展开算法开发设计并求解,然而实际实验室设备规划的应用条件并非如此。在实验室的实际管理中,经常存在着许多规划的约束条件:如零件测试的起始时间、结束时间或所有实验完成时间等;以及一些特殊的应用环境:如一个测试项目有多台测试设备或一台测试设备可以测试多个测试项目等。解决设备规划实际问题的关键就是在理想应用场景的基础上,根据实际约束条件和应用环境设计和调整算法。本文围绕着实验室设备规划的实际约束条件和应用环境展开研究。依据遗传算法的基本原理并针对实验室设备规划的实际约束条件和应用环境:设计遗传算法所需的编码和解码方案;定义规划方案的适应度函数;选择和优化遗传算法的算法参数;最终给出基于遗传算法的实验室设备规划方案并通过Matlab编程实现。主要研究实现了两种典型的实验室设备规划、特定约束条件和应用环境的实验室设备规划、实验室设备规划算法在X公司实验室的具体实现。本文的主要工作包括如下五个方面:1.首先对简单实验室设备规划的求解问题,分析了传统的启发式算法和遗传算法求解简单设备规划,依据启发式算法的原理设计并实现了简单设备规划。设计了实现运行遗传算法所需的算法编译、选择调试了算法的各个参数、在算法的交叉操作上运用基于部分映射交叉算子(PMX)并最后用Matlab实现算法。2.在普通设备规划问题的求解过程中,本论文提出针对普通设备规划的编码和解码的方法以及对应的编译代码、定义了初始种群生成的方法、编写了适应度函数运算的算法、分析了各种不同的交叉算子并最终设计了两种选择算子。实现了基于两种选择算子的遗传算法的普通设备规划。3.对实验室设备规划问题实际运用时的约束条件和应用环境,本论文分析了实验室管理的实际情况,总结出两种典型的实验室设备规划问题约束条件:给定测试开始和完成时间的两种约束条件。研究了设备规划问题的常见应用环境:一个测试项目有多台测试设备的规划场景;对给定约束条件的实验室设备规划可能的求解方案进行了分析。4.提出通过对适应度函数的加权运算淘汰不符合要求基因的求解方法。设计了相关的加权运算的适应度函数,并通过遗传算法进行实现求解。对于一个测试项目有多台测试设备的规划场景,尝试通过遗传算法的特殊编译求解该应用环境的设备规划,设计了编码、解码、相关的适应度函数和最终在Matlab程序进行验证和实现。5.本论文以X公司实验室管理的实际测试需求,分别运用三种规划算法对实际的测试需求求解:基于测试周期的手工编排测试的规划方法、基因位置交叉算子遗传算法和实验零件交叉算子遗传算法。比较三种算法所得规划方案的完成测试最短时间、算法运算时间和测试设备的利用率。通过以上的具体分析研究,将设计的遗传算法在实验室设备规划的实际运用场景中进行应用、分析和验证。并且对遗传算法的运算效果进行评估。本文最后对所有的研究工作进行了总结并展望了未来进一步研究的方向。