第8期 2017年8月
组合机床与自动化加工技术
Modular Machine Tool & Automatic Manufacturing Technique
文章编号：10012265(2017)08014804
D0I : 10. 13462/j. cnki. mmtamt. 2017. 08. 039
No.8 Aug.2017
改进SLP和遗传算法结合的车间设备布局优化
邓兵，林光春
（四川大学制造科学与工程学院，成都610065）
的方法进行车间设备布局的优化，从而减少人员、物料的移动成本，提高车间利用率和企业的核心竞争力。首先，在对生产车间的物流进行详细分析的基础上，利用改进的SLP理论确定生产车间设备布局的初步方案。然后,把SLP形成的初步方案作为遗传算法的初始种群的部分染色体，利用改进的遗传算法实现对案例车间设备布局的优化。运用改进的SLP和遗传算法相结合的方法进行车间设备布局的优化，弥补了SLP过于依赖经验、约束过多的缺点，同时，提高了遗传算法的选优能力，减少了随机性所引起的误差，在选出最好个体的同时保证了种群的多样性，使最终的布局方案更具实用价值。
关键词：车间设备布局；系统布置设计；遗传算法；优化
中图分类号：TH181；TG506
文献标识码：A
Workshop Facility Layout Optimization by Using Improved SLP and Genetic Algorithm
DENG Bing，LIN Guang-chun
(School of Manufacturing Science and Engineering, Sichuan University, Chengdu 610065, China)
Abstract : The workshop manufactures multiple types of products, and has fixed entrance and exit. The pa-per uses the combination of improved SLP and genetic algorithm to optimize the layout of workshop facility, which reduces the cost of move of employee and product, improves the utilization of workshop and enter-prises core competitiveness. Firstly, according to the logistics analysis of the workshop, we use the im-proved SLP to determine the preliminary scheme of the layout of workshop facility. Then, we take the pre liminary scheme as part of the initial population of chromosomes of genetic algorithm, and use improved ge netic algorithm to calculate optimal facility layout scheme of case workshop. Using the improved SLP and ee on experience and have a lot of constraints, improve the ability of the selection of genetic algorithm, reduce the error caused by random, ensure the diversity of population, and make the final layout plan more practical value.
Key words: workshop facility layout; systematic layout planning; genetic algorithm; optimization
0引言
强化物流管理是提升企业核心竞争力的有效途径。随着对生产加工过程的深入研究，发现在整个生产加工过程中，物料的搬运、存储等非加工环节花费费用和占用时间的比例都很大。而一个优秀的物流运输系统在工厂的费用方面至少可以减少10% 30%1-2]。因此，好的车间设备布局对企业生产运转、生产成本是至关重要的。
目前，针对车间设备布局优化问题有两大主流方法———传统的系统布置设计方法（Systematiclayout
收稿日期：2016-10-14修回日期：2016-11-13*基金项目：四川省科技计划项目（2015FZ0005）
planning，简称SLP）[3]和遗传算法[45]。SLP构建车间设备布局，其布局方案易受设计人员主观经验的影响。同样，遗传算法的初始种群的选择会直接影响算法的寻优能力，且算法的局部搜索能力较差。
本文针对加工多种类产品，且具有固定人口和出口的车间布局问题，提出一种改进的SLP和遗传算法结合的方法。首先，对SLP进行改进，简化SLP的设计流程，并改进SLP的输入因素。在对车间物流情况进行详细分析的基础上，依据改进的SLP构建车间设备布局的初步方案。然后，将SLP得到的初始方案作为初始种群的部分染色体，同时对遗传算子进行改进，以
作者简分旁数播1一），男，四川绵阳人，四川大学硕士研究生，研究方向为机构学及工业机器人，（E-mail)1501848963@qq-com。