摘 要

目前，市场竞争非常激烈，我国制造型企业面临的生存压力越来越大。一些企业由于缺乏合理地规划，导致车间设施布置混乱，物流成本居高不下，严重制约了企业的长期发展。车间设施布置是否合理，对企业的生存产生重大的影响。

在这样的背景下，如何对设施进行合理的布置，降低生产成本是急需解决的问题。因此，本文运用了Tecnomatix Plant Simulation11.3软件模拟仿真，运用其自带的遗传算法模块实现了对设施布置问题的仿真优化，特别是对两类二次分配问题，进行了深入的探讨。论文主要研究的内容如下：首先阐述了设施布置问题、遗传算法、SLP的相关理论，简要介绍了Plant Simulation软件；然后，以实际问题为基础建立了二次分配问题的仿真优化模型，包括单行设施布置问题、多行设施布置问题，前者以各生产设施之间的总物流量最小化为优化目标，后者最小化各生产设施之间的总物流量和占地宽度为优化目标；最后，利用Plant Simulation仿真软件自带的遗传算法模块对这两类问题进行仿真优化，最终得到了比较满意的设施布置改进方案。因此，基于Plant Simulation的遗传算法对解决设施布置问题是可行的、有效的。希望设施布置问题在后续的研究过程中有进一步的突破。

关键词：设施布置问题，遗传算法，Plant Simulation，二次分配问题

Abstract

At present, the market competition is becoming very fierce. The survival pressure faced by manufacturing enterprises in our country is increasing. Due to the lack of rational plan, which lead to plant facility layout confusion and logistics costs in highly, it has restricted the long-term development of enterprises seriously. The plant facility layout is reasonable or not has a very important influence on the survival of the enterprise.

In this background, how to layout the plant facility reasonable, reducing the cost of production, is the problem that urgently needs to be solved. Therefore, the paper simulates by using the software “Tecnomatix Plant Simulation11.3”, making use of the Genetic Algorithm which is the portion of the software, implement the simulation optimization for the facility layout problem, especially for the quadratic assignment problem in two forms, and has carried on the thorough discussion.In this paper, the main content has studied is as follows: first of all, analyzed the related theory of facility layout problem, genetic algorithm and SLP, briefly introduced the Plant Simulation software; Secondly, on the basis of the actual problem to establish the simulation model of Quadratic Assignment Problem, including the single row facility layout problem and multi-row facility layout problem. The former, take the minimal logistics quantity between each production facility for the optimization goal, the latter, minimize the total logistics quantity between each production facilities and the area of the width it covers for optimization goal of the simulation optimization model; Finally, the use of Plant Simulation software's own Genetic Algorithm modules simulates two kinds of optimization problems, both of them eventually got satisfactory improvement project of facilities arrangement. In conclusion, the Genetic Algorithm based on Plant Simulation is feasible and effective to solve the facility layout problem. Hope that facility layout problem in the process of follow-up studies have further breakthrough.

Key Words: Facility Layout Problem, Genetic Algorithm, Plant Simulation, Quadratic Assignment Problem

目 录

摘 要 I

Abstract II

第1章 绪论 1

1.1论文研究的背景和意义 1

1.2设施布置问题在国内外发展现状和趋势 1

1.2.1发展现状 1

1.2.2发展趋势 2

1.3论文的主要内容和思路 3

1.3.1论文的主要内容 3

1.3.2论文研究的主要思路 3

1.4本章小结 4

第2章 设施布置相关理论 5

2.1设施布置问题的定义 5

2.2设施布置问题的几种类型及各自特点 5

2.3设施布置的基本原则 7

2.4系统设施布置概述 7

2.4.1 SLP的基本要素 7

2.4.2 SLP方法流程图 8

2.5二次分配问题概述 9

2.6本章小结 9

第3章 遗传算法相关理论 10

3.1遗传算法概述及其基本原理 10

3.2遗传算子 10

3.2.1选择算子 10

3.2.2交叉算子 11

3.2.3变异算子 11

3.3适应度函数 11

3.4算法参数 12

3.5遗传算法求解的基本流程 12

3.5.1遗传算法的主要计算步骤 12

3.5.2遗传算法求解流程图 13

3.6遗传算法的应用 13

3.7本章小结 14

第4章 Plant Simulation 软件的介绍 15

4.1仿真技术简介 15

4.2 Plant Simulation概述 15

4.3 Plant Simulation的特点 15

4.4 Plant Simulation的应用 16

4.5本章小结 17

第5章 实例分析 18

5.1 二次分配问题概述 18

5.2单行设施布置问题 18

5.2.1数学模型的建立 18

5.2.2实例问题描述 18

5.2.3数据处理 20

5.2.4仿真建模 21

5.3多行设施布置问题 24

5.3.1问题描述 24

5.3.2数学模型的建立 25

5.3.3仿真建模 26

5.4本章小结 33

第6章 结论 34

6.1论文结论 34

6.2毕业论文所做工作总结 34

参考文献 35

致谢 37

第1章 绪论

1.1论文研究的背景和意义

当前，全球的经济发展迅速，国内外的市场需求呈现出多样化和个性化的特点，产品更新的速度不断加快，企业面临着巨大的挑战与生存压力。一些企业由于设施布置不当，导致生产车间物流活动缺乏科学的规划，物流成本难以下降，阻碍了企业的长远发展。在这样的经济和企业实际境况之下，提升生产车间设施布置的合理性，是提高企业的生存几率和核心竞争力。企业生产车间设施布置合理与否会对企业的生产率、产品质量、生产成本、产品交货期以及生产安全等造成很大的影响。合理的设施布置可以在很大程度上减少作业单位之间的物料搬运次数，缩短搬运的时间^[1]。汤普金斯通过研究表明，合理、科学的设施布置和物流分析与规划，可以降低生产车间10%-30%的总生产成本，从生产效率上来说，最高可以提高3倍^[2]。在制造型企业生产车间，各个设施之间的物料流动是生产过程中不可缺少的一环，日新月异的生产物流需求对制造型企业的设施布置提出了更高的要求。

高效率的物流运作是降低生产成本、缩短交货期、提升企业核心竞争力的有效手段，因此，对设施布置问题运用仿真优化方法来降低企业生产系统中的物流成本是具有很大现实意义的。所以本文建立在系统布置方法（SLP）和启发式算法的基础上，运用Plant Simulation自带的遗传算法来解决生产车间设施布置问题，科学、系统地对生产系统的设施布置问题进行仿真优化。

1.2设施布置问题在国内外发展现状和趋势

1.2.1发展现状

设施布置问题在国内外一直是一个比较受关注的问题，特别是在制造型企业。在国外，对设施布置问题的研究比较早，而且己经比较系统化了。Richard .Muther在1955年提出了SLP(Systematic Layout Planning )的理论方法，这是一种通过分析作业单位物流和非物流相互关系来研究设施布置问题的方法，在解决方式上，第一次实现了对具体问题的量化。R.C .Lee和J.M.Moore于1967年，在Muther的理论基础上，提出了构造算法，即系统布置设计算法(Computerized Relationship Layout Planning)，通过作业单位之间的相关权重的量化关系来计算作业单位之间的相关度，最终使不同作业单位间的相关度最大化。虽然SLP方法及它的改进算法都在一定程度上解决了当下的设施布置问题，但是时代在发展，我们的生产布置要求也在不断改变。在此背景之下，遗传算法的发展也比较迅速。El-Baz M.A.在2004年运用遗传算法，以生产系统总的物料搬运成本最小化为优化目标求解了最优布置问题^[3]。Chir-Ho Chang在2006年，运用改善的遗传算法求解了具有通道约束的多层设施布置问题，减少了模型运行的时间，提高了求解的效率^[4]。McKendall Jr.A.R.和Hakobyan A.在 2010年，在现有布置的边界利用启发式方法布置所需布置的设施，并运用禁忌搜索算法对布置的结果进行优化，得到了面积不等的设施布置问题最优方案^[5]。印度学者Dilip Datta在2011年，在单行设施布置问题（SRFLP）中，运用基于排列的遗传算法，对GA个体使用交叉算子和变异算子，以成本最小化为优化目标，使设施排列朝向优化的方向改善，从而得到最好的布置方案^[6]。Nai-Chieh Wei在2012年，提出了基于启发式方法的遗传算法来解决动态设施布置问题，设计出基于多周期规划的布置方法，以适应如今生产系统内外瞬息万变的运行环境 ^[7]。Andre R. S.Amaral 和Adam N. Letchford在2013年对单行设施布置问题进行了详细的研究，得出了应用分离的启发式方法都会伴随着基于多维定标的原始启发式的结论，最终运用分支定界法和割平面法，求解出了最优的设施布置结果^[8]。