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PAGEPAGE15基于SLP的企業(yè)車(chē)間布局優(yōu)化研究的國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)綜述1.1車(chē)間布局研究現(xiàn)狀在車(chē)間布局研究方面,國(guó)內(nèi)外研究者已經(jīng)在結(jié)合實(shí)際案例運(yùn)用SLP方法、計(jì)算機(jī)仿真、啟發(fā)式算法等對(duì)車(chē)間布局進(jìn)行優(yōu)化,通過(guò)結(jié)論以及實(shí)際應(yīng)用驗(yàn)證方案的可行性和有效性方向進(jìn)行了深入研究,且取得了一定的成果,在實(shí)際中的到廣泛應(yīng)用[4]。國(guó)外相關(guān)學(xué)者較早意識(shí)到車(chē)間布局對(duì)于企業(yè)的重要性,其研究發(fā)展主要可以分為按照經(jīng)驗(yàn)設(shè)計(jì)、系統(tǒng)布置設(shè)計(jì)、仿真及建模應(yīng)用設(shè)計(jì)三個(gè)階段。與之前的設(shè)計(jì)方法相比,20世紀(jì)60年代美國(guó)理查德·繆瑟提出了科學(xué)、系統(tǒng)、全面的針對(duì)車(chē)間布局設(shè)施的系統(tǒng)設(shè)計(jì)布置(SLP)理論,對(duì)后續(xù)的研究發(fā)展具有重大意義[5]。KUTESENKO等以俄羅斯奧倫堡地區(qū)規(guī)劃建設(shè)的物流中心為例說(shuō)明了系統(tǒng)布局規(guī)劃方法可以根據(jù)物流中心各工作單元的物流和非物流相互關(guān)系的相鄰關(guān)系,解決了結(jié)構(gòu)單元的選址并提出結(jié)構(gòu)單元的最優(yōu)布局方案,以提高物流活動(dòng)的效率[6]。ZILIN等為實(shí)現(xiàn)物流園區(qū)的資源節(jié)省和高效運(yùn)行,以某城市機(jī)場(chǎng)物流園區(qū)的年貨物吞吐量為基礎(chǔ),對(duì)機(jī)場(chǎng)物流園區(qū)的功能區(qū)進(jìn)行設(shè)計(jì),并運(yùn)用系統(tǒng)布局規(guī)劃(SLP)對(duì)各功能區(qū)進(jìn)行設(shè)計(jì)和規(guī)劃[7]。HUANG等建立了以總物流成本為目標(biāo)函數(shù)的最低物流成本的數(shù)學(xué)模型,通過(guò)材料的設(shè)施布局,對(duì)柔性制造車(chē)間的設(shè)施布局中、小批量生產(chǎn)中的大量在制品、物料運(yùn)輸相對(duì)無(wú)序的問(wèn)題進(jìn)行研究[8]。AZADEH等首次提出了一種考慮安全因素和常規(guī)因素的綜合模擬數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(DEA)方法來(lái)優(yōu)化輸氣裝置維修車(chē)間的設(shè)施布局[9]。WU等在WITNESS仿真軟件的基礎(chǔ)上,對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)零部件生產(chǎn)車(chē)間進(jìn)行數(shù)據(jù),通過(guò)仿真得到個(gè)單元的數(shù)據(jù)信息,并對(duì)繁忙率過(guò)高的不合理零件進(jìn)行推理,提出了幾種改進(jìn)方法并得出結(jié)論,通過(guò)合理的設(shè)備布局優(yōu)化來(lái)解決從核檢工作繁忙率高的問(wèn)題,提高車(chē)間整體生產(chǎn)效率是可行的[10]。在對(duì)國(guó)外案例進(jìn)行學(xué)習(xí)研究后,國(guó)內(nèi)也開(kāi)始將設(shè)施布局的研究理論與制造業(yè)企業(yè)實(shí)際情況相結(jié)合,并取得了較大的發(fā)展。楊挺等以車(chē)間總物流量最小為目標(biāo)函數(shù)對(duì)多行多區(qū)域車(chē)間的設(shè)備布局進(jìn)行優(yōu)化研究,結(jié)合實(shí)際情況對(duì)差分進(jìn)化算法進(jìn)行改進(jìn)優(yōu)化后對(duì)模型進(jìn)行求解[11]。陳勇等對(duì)多品種、小批量的市場(chǎng)需求以及訂單柔性客戶(hù)等具有一定生產(chǎn)模式及需求的布局進(jìn)行研究,建立面積、物流成本以及布局熵的多目標(biāo)函數(shù)模型,引入模糊C-均值聚類(lèi)算法以更好的得到Pareto解集的最優(yōu)解,并通過(guò)在企業(yè)布局的應(yīng)用驗(yàn)證其有效性[12]。葛安華等建立了車(chē)間布局最小物流費(fèi)用的二次分配模型,為了避免傳統(tǒng)蟻群算法的缺陷采對(duì)其進(jìn)行改進(jìn)并運(yùn)用VC++6.0編程來(lái)實(shí)現(xiàn)算法[13]。曾強(qiáng)等運(yùn)用NSGAⅡ方法建立多品種批量生產(chǎn)系統(tǒng)的布局優(yōu)化模型,并針對(duì)此模型設(shè)計(jì)了一種改進(jìn)的非支配排序的遺傳算法對(duì)其進(jìn)行求解[14]。賈佳等在運(yùn)用SLP/遺傳算法對(duì)車(chē)間布局進(jìn)行優(yōu)化的同時(shí)引入了快速全身評(píng)估法對(duì)員工的動(dòng)作因素進(jìn)行定量分析,以某車(chē)間為例,使工人累計(jì)疲憊指數(shù)降低了11.6%[15]。謝潔明等運(yùn)用智能搜索算法與無(wú)導(dǎo)數(shù)直接搜索算法相結(jié)合的仿真優(yōu)化方法對(duì)單向多重封閉回路AGV的智能車(chē)間制造單元上料與下料(P/D)的布局問(wèn)題進(jìn)行研究,驗(yàn)證了其優(yōu)化算法的應(yīng)用價(jià)值[16]。1.2優(yōu)化求解算法研究現(xiàn)狀車(chē)間布局優(yōu)化問(wèn)題求解過(guò)程較為復(fù)雜,結(jié)果存在眾多情況,而啟發(fā)式算法具有執(zhí)行效率高效且可得到最優(yōu)解的特點(diǎn)在車(chē)間布局優(yōu)化問(wèn)題求解中得到廣泛的應(yīng)用,此外,其結(jié)果在實(shí)際情況中也具有良好的實(shí)用性。國(guó)外學(xué)者較早將啟發(fā)式算法應(yīng)用到車(chē)間布局優(yōu)化研究中。DAKOV等研究了機(jī)械工廠(chǎng)的虛擬單元制造系統(tǒng)空間分布的理論和方法基礎(chǔ),提出了一種生產(chǎn)計(jì)劃算法[17]。TANG考慮車(chē)間布局對(duì)制造業(yè)企業(yè)產(chǎn)品生產(chǎn)利潤(rùn)有較大影響,以車(chē)間布局可用性為約束條件建立多目標(biāo)優(yōu)化模型,針對(duì)簡(jiǎn)單遺傳算法求解的不足提出自適應(yīng)遺傳算法[18]。LIU等通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)及離散式車(chē)間布局的基礎(chǔ)優(yōu)化對(duì)三維視覺(jué)化程序進(jìn)行檢視研究來(lái)提高遺傳算法的迭代速率,并提出了改進(jìn)的控制算子,確定相應(yīng)的參數(shù)[19]。GHANEI等對(duì)可重構(gòu)制造系統(tǒng)中規(guī)劃期的階段加入對(duì)能源可持續(xù)性以及系統(tǒng)配置和調(diào)度決策的考慮,建立混合整數(shù)線(xiàn)性模型,運(yùn)用遺傳算法對(duì)其進(jìn)行求解并與GAMS軟件進(jìn)行比較驗(yàn)證[20]。SHAFIGH等針對(duì)求解式布局制造系統(tǒng)設(shè)計(jì)的數(shù)學(xué)模型涉及需求波動(dòng)等屬性,運(yùn)行綜合模型的線(xiàn)性規(guī)劃嵌入模擬退火算法,對(duì)求解大型問(wèn)題的算法的計(jì)算性能進(jìn)行說(shuō)明,對(duì)算法的發(fā)展做出主要貢獻(xiàn)[21]。KRISHNAN等為了使柔性制造系統(tǒng)布局所分配的不同獲得最大的效率,以自動(dòng)化小車(chē)的運(yùn)輸和回溯距離最小化為目標(biāo)進(jìn)行優(yōu)化,運(yùn)用分散搜索-粒子群優(yōu)化混合算法進(jìn)行求解[22]。國(guó)內(nèi)對(duì)車(chē)間布局優(yōu)化算法也有一定的研究。應(yīng)保勝等在處理民營(yíng)制造車(chē)間機(jī)器的非加工費(fèi)用方面,對(duì)各種約束條件進(jìn)行評(píng)價(jià)打分并建立以總分值最小的目標(biāo),運(yùn)用啟發(fā)式算法進(jìn)行求解[23]。郭紅等針對(duì)多行的車(chē)間布局,分析出傳統(tǒng)優(yōu)化過(guò)程中對(duì)距離定義所存在的不足,進(jìn)而提出了改進(jìn)的距離定義并在建立相關(guān)數(shù)學(xué)模型的同時(shí)增加了對(duì)地面軌道位置的考慮,最后采用改進(jìn)的遺傳算法對(duì)模型進(jìn)行求解[24]。楊梅以Y公司的設(shè)備布局為研究對(duì)象,在尋求最小化搬運(yùn)費(fèi)用的同時(shí)力求面積利用率最大化,并以此建立雙目標(biāo)函數(shù),運(yùn)用基于博弈論的POS-CS混合算法對(duì)模型進(jìn)行求解以驗(yàn)證其實(shí)用性[25]。許曉鳴等在SLP方法的基礎(chǔ)上,構(gòu)建物流關(guān)系和非物流關(guān)系相結(jié)合的多目標(biāo)規(guī)劃模型,運(yùn)用粒子群算法求解得出優(yōu)化布局方案[26]。張青雷等根據(jù)大型船舶動(dòng)力部件的特點(diǎn),用二維向量來(lái)表示設(shè)備空間的相對(duì)位置,建立符合實(shí)際情況的模型,運(yùn)用新模式粒子群優(yōu)化算法對(duì)模型進(jìn)行求解[27]。馬玉瑩等針對(duì)鏡片加工車(chē)間的物料搬運(yùn)費(fèi)用和設(shè)備包絡(luò)面積建立多行設(shè)備布局優(yōu)化模型,并設(shè)計(jì)出遺傳光學(xué)算法來(lái)求解模型[28]。啟發(fā)式算法在車(chē)間布局優(yōu)化研究中的應(yīng)用較為廣泛,其優(yōu)化研究的方案對(duì)企業(yè)的發(fā)展有一定的幫助。其中,相較于傳統(tǒng)的規(guī)劃尋優(yōu)方法中,遺傳算法具有全局搜索能力強(qiáng)以及適用性強(qiáng)的特點(diǎn),對(duì)于方案求解有很多顯著的性能。因此,本文采用SLP方法確定出初始方案,并以此方案作為遺傳算法的初始種群進(jìn)而對(duì)W公司的車(chē)間布局進(jìn)行優(yōu)化研究。參考文獻(xiàn)[1]葉連發(fā).基于SLP與PGA的多品種小批量生產(chǎn)車(chē)間設(shè)施布局優(yōu)化研究[D].重慶:重慶大學(xué)機(jī)械與運(yùn)載工程學(xué)院,2012.[2]馬漢武,貢文偉,陳駿.設(shè)施規(guī)劃與物流系統(tǒng)設(shè)計(jì)[M].北京:北京高等教育出版社,2005.8.[3]王公臻,陸一平.可中斷制造期的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