设备布局问题长期以来一直是制造业中最重要和最困难的设计问题之一,因为其要求在有限的车间空间中,利用不太充足的资源获得最大的生产效益,并且还必须满足设备布局的各项复杂约束条件。合理的设备布局设计能降低车间的物流费用、提高设备配置的冗余能力,从而提高车间的生产效率。半导体封装测试是半导体制造业的最后两个流程,其特点是设备昂贵、设备数量众多、物流路线复杂。目前,其车间设备布局问题通常通过建立实体模型或绘制大量布局方案图并辅以少量的定量计算来解决,这种方式缺少科学的定量分析和理论指导,并且对于车间生产变化的应对能力相对不足。本文目的就是通过研究半导体封装测试车间设备布局问题优化数学模型及求解算法为其设备布局设计提供一种科学的、定量的解决途径。本文的研究工作主要有以下几方面:1、半导体封装测试车间设备布局特点研究:在对半导体封装测试加工流程、车间设备组织形式以及车间物流系统三方面内容进行分析的基础上,阐述了半导体封装测试车间设备布局特点。并且在此基础上确定了将该问题分为隔间布局和车间总体布局两个步骤分别加以解决的方案。2、隔间布局优化数学模型及求解算法研究:通过对隔间布局对象、布局要求和布局约束条件的研究,建立了以最小化隔间包络矩形面积和最小化包络矩形长宽比为优化目标的隔间布局优化数学模型,同时,提出一种启发式和数学方法相结合的算法对模型进行求解。3、车间总体布局优化数学模型及求解算法研究:通过对车间布局对象、布局要求和布局约束条件的研究,建立了以最小化车间总物流费用和设备占用面积为优化目标的车间总体布局优化数学模型并利用遗传算法进行求解。同时,根据本文求解问题的特点设计了遗传算法相应的遗传编码、适应度函数、选择算子、交叉算子、变异算子等算法关键内容。4、基于算法的仿真软件设计与开发:通过对仿真软件功能、系统架构的设计以及系统关键技术的实现,开发了基于本文算法的仿真软件。最后,将半导体封装测试车间相关数据带入本文所提出的算法进行求解,结果表明算法对半导体封装测试车间设备布局问题的解决是可行和有效的。