【基于SLP的企業(yè)車間布局優(yōu)化研究的國內(nèi)外文獻綜述3000字】

PAGEPAGE15基于SLP的企業(yè)車間布局優(yōu)化研究的國內(nèi)外文獻綜述1.1車間布局研究現(xiàn)狀在車間布局研究方面,國內(nèi)外研究者已經(jīng)在結(jié)合實際案例運用SLP方法、計算機仿真、啟發(fā)式算法等對車間布局進行優(yōu)化，通過結(jié)論以及實際應(yīng)用驗證方案的可行性和有效性方向進行了深入研究，且取得了一定的成果，在實際中的到廣泛應(yīng)用[4]。國外相關(guān)學(xué)者較早意識到車間布局對于企業(yè)的重要性,其研究發(fā)展主要可以分為按照經(jīng)驗設(shè)計、系統(tǒng)布置設(shè)計、仿真及建模應(yīng)用設(shè)計三個階段。與之前的設(shè)計方法相比,20世紀(jì)60年代美國理查德·繆瑟提出了科學(xué)、系統(tǒng)、全面的針對車間布局設(shè)施的系統(tǒng)設(shè)計布置（SLP）理論，對后續(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，以提高物流活動的效率[6]。ZILIN等為實現(xiàn)物流園區(qū)的資源節(jié)省和高效運行，以某城市機場物流園區(qū)的年貨物吞吐量為基礎(chǔ)，對機場物流園區(qū)的功能區(qū)進行設(shè)計，并運用系統(tǒng)布局規(guī)劃（SLP）對各功能區(qū)進行設(shè)計和規(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，通過材料的設(shè)施布局，對柔性制造車間的設(shè)施布局中、小批量生產(chǎn)中的大量在制品、物料運輸相對無序的問題進行研究[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）方法來優(yōu)化輸氣裝置維修車間的設(shè)施布局[9]。WU等在WITNESS仿真軟件的基礎(chǔ)上，對發(fā)動機零部件生產(chǎn)車間進行數(shù)據(jù)，通過仿真得到個單元的數(shù)據(jù)信息，并對繁忙率過高的不合理零件進行推理，提出了幾種改進方法并得出結(jié)論，通過合理的設(shè)備布局優(yōu)化來解決從核檢工作繁忙率高的問題，提高車間整體生產(chǎn)效率是可行的[10]。在對國外案例進行學(xué)習(xí)研究后，國內(nèi)也開始將設(shè)施布局的研究理論與制造業(yè)企業(yè)實際情況相結(jié)合，并取得了較大的發(fā)展。楊挺等以車間總物流量最小為目標(biāo)函數(shù)對多行多區(qū)域車間的設(shè)備布局進行優(yōu)化研究，結(jié)合實際情況對差分進化算法進行改進優(yōu)化后對模型進行求解[11]。陳勇等對多品種、小批量的市場需求以及訂單柔性客戶等具有一定生產(chǎn)模式及需求的布局進行研究，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-均值聚類算法以更好的得到Pareto解集的最優(yōu)解，并通過在企業(yè)布局的應(yīng)用驗證其有效性[12]。葛安華等建立了車間布局最小物流費用的二次分配模型，為了避免傳統(tǒng)蟻群算法的缺陷采對其進行改進并運用VC++6.0編程來實現(xiàn)算法[13]。曾強等運用NSGAⅡ方法建立多品種批量生產(chǎn)系統(tǒng)的布局優(yōu)化模型，并針對此模型設(shè)計了一種改進的非支配排序的遺傳算法對其進行求解[14]。賈佳等在運用SLP/遺傳算法對車間布局進行優(yōu)化的同時引入了快速全身評估法對員工的動作因素進行定量分析，以某車間為例，使工人累計疲憊指數(shù)降低了11.6%[15]。謝潔明等運用智能搜索算法與無導(dǎo)數(shù)直接搜索算法相結(jié)合的仿真優(yōu)化方法對單向多重封閉回路AGV的智能車間制造單元上料與下料（P/D）的布局問題進行研究，驗證了其優(yōu)化算法的應(yīng)用價值[16]。1.2優(yōu)化求解算法研究現(xiàn)狀車間布局優(yōu)化問題求解過程較為復(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)解的特點在車間布局優(yōu)化問題求解中得到廣泛的應(yīng)用，此外，其結(jié)果在實際情況中也具有良好的實用性。國外學(xué)者較早將啟發(fā)式算法應(yīng)用到車間布局優(yōu)化研究中。DAKOV等研究了機械工廠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)計劃算法[17]。TANG考慮車間布局對制造業(yè)企業(yè)產(chǎn)品生產(chǎn)利潤有較大影響，以車間布局可用性為約束條件建立多目標(biāo)優(yōu)化模型，針對簡單遺傳算法求解的不足提出自適應(yīng)遺傳算法[18]。LIU等通過標(biāo)準(zhǔn)及離散式車間布局的基礎(chǔ)優(yōu)化對三維視覺化程序進行檢視研究來提高遺傳算法的迭代速率，并提出了改進的控制算子，確定相應(yīng)的參數(shù)[19]。GHANEI等對可重構(gòu)制造系統(tǒng)中規(guī)劃期的階段加入對能源可持續(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)線性模型，運用遺傳算法對其進行求解并與GAMS軟件進行比較驗證[20]。SHAFIGH等針對求解式布局制造系統(tǒng)設(shè)計的數(shù)學(xué)模型涉及需求波動等屬性，運行綜合模型的線性規(guī)劃嵌入模擬退火算法，對求解大型問題的算法的計算性能進行說明，對算法的發(fā)展做出主要貢獻[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，以自動化小車的運輸和回溯距離最小化為目標(biāo)進行優(yōu)化，運用分散搜索-粒子群優(yōu)化混合算法進行求解[22]。國內(nèi)對車間布局優(yōu)化算法也有一定的研究。應(yīng)保勝等在處理民營制造車間機器的非加工費用方面，對各種約束條件進行評價打分并建立以總分值最小的目標(biāo)，運用啟發(fā)式算法進行求解[23]。郭紅等針對多行的車間布局,分析出傳統(tǒng)優(yōu)化過程中對距離定義所存在的不足，進而提出了改進的距離定義并在建立相關(guān)數(shù)學(xué)模型的同時增加了對地面軌道位置的考慮，最后采用改進的遺傳算法對模型進行求解[24]。楊梅以Y公司的設(shè)備布局為研究對象，在尋求最小化搬運費用的同時力求面積利用率最大化，并以此建立雙目標(biāo)函數(shù)，運用基于博弈論的POS-CS混合算法對模型進行求解以驗證其實用性[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)大型船舶動力部件的特點，用二維向量來表示設(shè)備空間的相對位置,建立符合實際情況的模型,運用新模式粒子群優(yōu)化算法對模型進行求解[27]。馬玉瑩等針對鏡片加工車間的物料搬運費用和設(shè)備包絡(luò)面積建立多行設(shè)備布局優(yōu)化模型，并設(shè)計出遺傳光學(xué)算法來求解模型[28]。啟發(fā)式算法在車間布局優(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以及適用性強的特點，對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而對W公司的車間布局進行優(yōu)化研究。參考文獻[1]葉連發(fā).基于SLP與PGA的多品種小批量生產(chǎn)車間設(shè)施布局優(yōu)化研究[D].重慶:重慶大學(xué)機械與運載工程學(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[M].北京：北京高等教育出版社,2005.8.[3]王公臻,陸一平.可中斷制造期的并行機調(diào)度問題的多目標(biāo)優(yōu)化研究[J].制造業(yè)自動化,2018,40(08):59-62+83.[4]孟祥超.L企業(yè)機加車間設(shè)施布局優(yōu)化研究[D].重慶：重慶理工大學(xué)車輛工程學(xué)院,2020.[5]MUTHERR,MOGENSENAH.Systematiclayoutplanning[J].IndustrialEducationInstitute,1973,108:26-34[6]KUTSENKOE,BEREZHNAYAL,GALTSEVAO,etal.DesigningtheLogisticsCenterStructureusingtheSystematicLayoutPlanning[C].Tokyo:ProceedingsoftheInternationalScientificConference"FarEastCon",2019.[7]ZILINN,DUANDONGKUN,YAOJIAYI.StudyonthePlanningofAirportLogisticsParkinaCity[C].Moscow:Proceedingsofthe4thInternationalConferenceonEconomics,Management,LawandEducation,2018.[8]HuangDM,ZhangGJ,ShiSX.ResearchonSimulationandOptimizationofFacilityLayoutinFlexibleManufacturingWorkshop[J].AppliedMechanicsandMaterials,2012,1484:96-98.[9]AZADEHA,MOTEVALIS,ASADZADEHSM,etal.Anewapproachforlayoutoptimizationinmaintenanceworkshopswithsafetyfactors:Thecaseofagastransmissionunit[J].JournalofLossPreventionintheProcessIndustries,2013,26(6),10-15.[10]WU,HUANG,XIE.LayoutoptimizationofworkshopequipmentbasedonWITNESS[J].JournalofPhysics:ConferenceSeries,2021,1848(1),127-136.[11]楊挺,楊東,馬光輝,等.多行多區(qū)域車間的設(shè)備布局優(yōu)化設(shè)計方法[J].工業(yè)工程與管理,2018,23(05):135-143.[12]陳勇,程子文,姜樅聰,等.考慮布局熵的多態(tài)性車間布局穩(wěn)健優(yōu)化模型與算法[J].中國機械工程,2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