發(fā)布時(shí)間：2024-06-08 04:31

　　設(shè)施布局的好壞直接影響整個(gè)系統(tǒng)的物流、信息流、生產(chǎn)能力、生產(chǎn)成本以及生產(chǎn)安全，研究設(shè)施布局問題的意義重大。本文基于遺傳算法，給出了設(shè)施布局改善問題的建模和求解方法，并針對(duì)車間實(shí)例對(duì)雙行設(shè)施布局問題進(jìn)行了詳盡闡述，本文的具體工作如下： 1、對(duì)車間工作地設(shè)施布局問題的相關(guān)研究進(jìn)行了全面的總結(jié)，根據(jù)車間的產(chǎn)品種類、產(chǎn)品數(shù)量、車間場(chǎng)地形狀尺寸、車間的物流方式等特點(diǎn)進(jìn)行了有針對(duì)性的分析，并且對(duì)車間通道，工作單元搬運(yùn)出入點(diǎn)等布局問題細(xì)節(jié)進(jìn)行了詳盡的說明。 2、對(duì)車間工作地設(shè)施布局問題進(jìn)行數(shù)學(xué)建模，在建模時(shí)，將車間工作地布局分為單行布局問題，多行布局問題和雙行布局問題，根據(jù)不同類型的布局特點(diǎn)建立不同的數(shù)學(xué)模型。特別是對(duì)于雙行布局問題的數(shù)學(xué)建模，考慮到了布局問題的大多數(shù)細(xì)節(jié)，具有實(shí)際意義，并且數(shù)學(xué)模型相對(duì)比較簡(jiǎn)單，便于求解和計(jì)算。 3、在確定目標(biāo)函數(shù)時(shí)，在原始的物流成本這一目標(biāo)的基礎(chǔ)上，根據(jù)精益生產(chǎn)中對(duì)生產(chǎn)時(shí)間的闡述，在設(shè)施布局問題中引入了生產(chǎn)時(shí)間成本，同時(shí)，區(qū)別于設(shè)施布局規(guī)劃問題，對(duì)設(shè)施布局改善問題還增加了設(shè)備移動(dòng)成本這一目標(biāo)。最后，根據(jù)三個(gè)目標(biāo)的實(shí)際經(jīng)濟(jì)含義確定了三個(gè)目標(biāo)的加權(quán)評(píng)價(jià)函數(shù)的系數(shù)，得到...

【文章頁數(shù)】：67 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
中文摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 課題來源
    1.2 研究背景
    1.3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.4 研究內(nèi)容
第二章 制造企業(yè)設(shè)施布局問題與遺傳算法理論知識(shí)研究
    2.1 設(shè)施布局的含義
    2.2 設(shè)施布局規(guī)劃的原則
    2.3 設(shè)施布局的類型
        2.3.1 固定工位布局
        2.3.2 按產(chǎn)品原則布局
        2.3.3 按工藝原則布局
        2.3.4 成組技術(shù)布局
    2.4 設(shè)施布局問題研究的常見形式
        2.4.1 單行布局問題
        2.4.2 多行布局問題
        2.4.3 雙行布局問題
    2.5 新建設(shè)施布局問題與設(shè)施布局改善問題
    2.6 基本遺傳算法理論
        2.6.1 遺傳算法的基本思想
        2.6.2 遺傳算法的操作步驟
        2.6.3 自適應(yīng)性遺傳算法
    2.7 本章小結(jié)
第三章 設(shè)施布局問題典型數(shù)學(xué)模型設(shè)計(jì)
    3.1 設(shè)施布局字母含義
    3.2 設(shè)施布局問題目標(biāo)函數(shù)
        3.2.1 目標(biāo)函數(shù)一——物流成本
        3.2.2 目標(biāo)函數(shù)二——設(shè)備移動(dòng)成本
        3.2.3 目標(biāo)函數(shù)三——生產(chǎn)時(shí)間成本
        3.2.4 加權(quán)評(píng)價(jià)函數(shù)
    3.3 設(shè)施布局問題約束條件
        3.3.1 單行設(shè)施布局問題約束條件
        3.3.2 多行設(shè)施布局問題約束條件
        3.3.3 雙行設(shè)施布局問題約束條件
    3.4 本章小結(jié)
第四章 針對(duì)多目標(biāo)設(shè)施布局改善問題的遺傳算法設(shè)計(jì)
    4.1 針對(duì)多目標(biāo)設(shè)施布局改善問題的遺傳算法編碼與解碼
        4.1.1 單行布局問題的遺傳算法編碼與解碼
        4.1.2 多行布局問題的遺傳算法編碼與解碼
        4.1.3 雙行布局問題的遺傳算法編碼與解碼
    4.2 針對(duì)多目標(biāo)設(shè)施布局改善問題的遺傳算法適應(yīng)度函數(shù)設(shè)計(jì)
        4.2.1 罰函數(shù)設(shè)計(jì)
        4.2.2 適應(yīng)度函數(shù)尺度變換
    4.3 針對(duì)多目標(biāo)設(shè)施布局改善問題的遺傳算法遺傳操作
        4.3.1 生成初始種群
        4.3.2 選擇
        4.3.3 交叉
        4.3.4 變異
    4.4 本章小結(jié)
第五章 A 公司 R 車間精益生產(chǎn)項(xiàng)目及設(shè)施布局改善課題
    5.1 A 公司 R 車間簡(jiǎn)介
    5.2 A 公司精益生產(chǎn)項(xiàng)目概述
    5.3 R 車間設(shè)施布局改善課題
    5.4 R 車間工作單元內(nèi)的局部布局改善
        5.4.1 壓延工作單元的布局調(diào)整
        5.4.2 包解布工作單元與硫化工作單元的布局調(diào)整
    5.5 本章小結(jié)
第六章 結(jié)合 R 車間的多目標(biāo)設(shè)施布局改善方法應(yīng)用與結(jié)果分析
    6.1 A 公司 R 車間生產(chǎn)工藝流程
    6.2 A 公司 R 車間原始設(shè)施布局描述
    6.3 應(yīng)用遺傳算法對(duì) R 車間布局進(jìn)行改善
        6.3.1 針對(duì) R 車間設(shè)施布局改善問題的數(shù)學(xué)模型
        6.3.2 應(yīng)用遺傳算法對(duì) R 車間設(shè)施布局改善問題進(jìn)行求解
        6.3.3 R 車間設(shè)施布局改善問題相關(guān)數(shù)據(jù)
    6.4 A 企業(yè) R 車間改善前后對(duì)比分析
    6.5 本章小結(jié)
第七章 結(jié)論與展望
    7.1 結(jié)論
    7.2 展望
參考文獻(xiàn)
發(fā)表論文和參加科研情況說明
致謝



本文編號(hào)：3991457