【摘 要】
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针对加工多种类产品,且具有固定入口和出口的生产车间,运用改进的SLP和遗传算法相结合的方法进行车间设备布局的优化,从而减少人员、物料的移动成本,提高车间利用率和企业的
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针对加工多种类产品,且具有固定入口和出口的生产车间,运用改进的SLP和遗传算法相结合的方法进行车间设备布局的优化,从而减少人员、物料的移动成本,提高车间利用率和企业的核心竞争力。首先,在对生产车间的物流进行详细分析的基础上,利用改进的SLP理论确定生产车间设备布局的初步方案。然后,把SLP形成的初步方案作为遗传算法的初始种群的部分染色体,利用改进的遗传算法实现对案例车间设备布局的优化。运用改进的SLP和遗传算法相结合的方法进行车间设备布局的优化,弥补了SLP过于依赖经验、约束过多的缺点,同时,提高了遗传算法的选优能力,减少了随机性所引起的误差,在选出最好个体的同时保证了种群的多样性,使最终的布局方案更具实用价值。
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