邓 兵，林光春

(四川大学 制造科学与工程学院，成都 610065)

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)

针对加工多种类产品，且具有固定入口和出口的生产车间，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，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。

车间设备布局；系统布置设计；遗传算法；优化

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(Systematic layout planning,简称SLP)[3]和遗传算法[4-5]。……