马玉莹，张家骅

(无锡工艺职业技术学院机电与信息工程学院，江苏 宜兴 214206)

0 引言

车间设备布局优化是指在满足约束的条件下，在已知的工作区域对设备进行布局来实现某些生产目标。设备布局对于企业提高生产效率，降低生产成本有着重要意义[1]。由于车间设备布局问题被证明是NP-hard问题，采用确定性优化方法求解效果不理想，智能优化算法是解决此类问题的主要方法[2]。遗传算法、粒子群算法、蚁群算法等已经被成功用来解决设备布局问题[3-5]，其中遗传算法是主流算法[6]。肖国红等采用遗传算法求解了以最小化物料搬运费用为目标的镜片加工车间布局优化问题[7]。但是实际生产中往往存在多个优化目标；而且传统遗传算法存在容易陷入局部最优等缺点[8]。通过不同算法的混合，能够提高单一算法的搜索性能；光学优化算法是一种新的群体智能算法，并在连续问题上被证明优于粒子群算法[9]。因此本文根据企业实际情况，以最小化镜片车间设备间物流搬运费用和设备包络面积为优化目标建立多目标模型，并开发了一种遗传光学算法，来求解设备布局方案。

1 问题描述及数学模型

在矩形布局的车间内，确定形状和尺寸已知的磨削机等设备位置；出于物料要求，设备分行排列，设备间存在间距要求。图1是车间设备布置示意图。

图1 车间设备布置示意图

该问题的目标函数如下：

minF=ω1f1+ω2f2

(1)

(2)

f2=Sl/β

(3)

Dij=|xi-xj|+|yi-yj|

(4)

xi=xk+(li+lk)/2+hik+Δi=
hk0+Δk+(li+2lk)/2+hik+Δi

(5)

yi=(t-1)d+d0

(6)

Sl=H×[(m-1)d+d0+
0.5max(wi)-(d0-0.5max(wj)]

(7)

式(1)是目标函数，同时最优化目标f1和f2，采用加权法将双目标优化问题转换为单目标，ω1和ω2是加权系数，由企业专家给出，ω1+ω2=1；……