扩展多目标双层过道布置问题的建模优化与应用研究

摘要

随着“中国制造2025”、德国工业4.0等概念的提出，生产制造业对自动化、智能化生产模式的需求日益增长，良好的设施布局不仅可以降低10%~30%的成本，还可以缩短物料的运输路程、减少库存堆积等。因此，对该问题的研究具有重要的现实意义和研究价值，获得了制造业和学术界的高度重视。过道布置问题(Corridor Allocation Problem，CAP)，作为设施布局问题的一种特殊形式，不仅在制造业广泛应用，且在医院、图书馆、商场等服务业存在重要的研究价值。因此，对过道布置问题的研究具有重要的实际意义。　　考虑实际的布局活动中,设施布局在多层空间的形式越来越多地被采用，当布局场地面积不足，无法承担对大规模设施进行单层布置时，设施将被迫布置到多层空间中，并且设施的多层布局可以实现土地的集约利用，降低占地成本；考虑不同行之间的设施长度差异较大导致浪费布局空间，在传统最小化总物流量单目标的基础上，增加优化目标最小化通道长度，构建双层多目标过道布置问题的数学模型。针对上述多目标优化模型，传统求解方法难以处理多个优化目标之间的冲突，针对双层过道布置问题的特性，提出一种基于Pareto思想的多目标离散人工蜂群算法，以避免人为因素对各个目标的干扰，该算法采用基于设施的实数编码形式，随机生成初始种群；在雇佣蜂阶段引入变异操作和交叉操作指导种群向全局最优逼近，避免陷入局部最优，以增加解的多样性；采用精英保留策略对外部档案中的非劣解进行维护，以提高算法收敛性能。　　通过对经典单层多目标过道布置问题小规模、大规模算例进行求解，对比分析已有算法，验证本文所提多目标离散人工蜂群算法的有效性和高效性。针对本文构建的双层多目标过道布置问题的MINLP模型，使用GUROBI软件对其求解精确值，验证模型的正确性；运用所提算法进行求解，不仅求得了小规模问题的最优解，还在合理的时间内求得了大规模问题的近优解。最后将所建立模型和所提算法应用于工厂的实际布局优化中，优化方案能为决策者提供参考。

目录

声明

第1 章绪论

1.1 研究背景及意义

1.2 研究现状分析

1.2.1 设施布局问题的国内外研究现状

1.2.2 设施布局问题的求解方法

1.2.3 人工蜂群算法及现状分析

1.3 研究目标与研究内容

1.研究目标

2.研究内容

1.4 研究方法与技术路线

1.研究方法

2.技术路线

1.5 论文结构及主要内容

第2 章设施布局问题概述

2.1 问题描述

2.2 设施布局问题分类

2.2 多目标过道布置问题

2.2.1 问题描述

2.2.2 基本假设条件

2.2.3 变量与参数定义

2.2.4 数学模型

2.3 与经典单层过道布置问题模型对比

2.4 本章小结

第3 章双层过道布置问题的分析与建模

3.1 引言

3.2 双层过道布置问题

3.2.1 问题描述

3.2.2 基本假设条件

3.2.3变量与参数定义

3.2.4 数学模型

3.3 与单层多目标过道布置问题模型对比

3.4 本章小结

第4 章多目标离散人工蜂群算法

4.1 引言

4.2 多目标优化理论

4.2.1 多目标优化问题

4.2.2 多目标求解方法

4.2.3 多目标评价方法

4.3 初始种群

4.3.1 离散化编码方式

4.3.2 解码方式

4.4 人工蜂群算法介绍

4.4.1 算法原理

4.4.2 雇佣蜂阶段

4.4.3 观察蜂阶段

4.4.4 侦查蜂阶段

4.5 种群更新

4.6 MDABC算法流程

4.7 算法参数设置

4.8 算例验证

4.8.1 单层过道布置问题求解

4.8.2 双层过道布置问题求解

4.9 本章小结

第5 章双层过道布置问题应用研究

5.1 H公司航空发动机机匣生产车间布局优化

5.2 M公司起重机械传动装置加工车间布局优化

5.3 本章小结

结论和展望

结论

展望

致谢

参考文献

附录1

攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果