文 献 综 述

1.课题来源

本课题在导师指导下，通过查阅中国期刊全文数据库，期刊网优秀博硕士论文，后与导师商量而来。

2.选题依据、背景情况

随着制造业的发展，市场竞争也不断加剧，以致各生产企业都在为取得更大利润而不懈努力。人们逐渐认识到，改善车间布局是提高利润的一个很有效的途径。据有关资料统计，在目前的生产系统中，由于布局问题导致的浪费总费用的30%-75%，有效搬运可节省费用15%-30%，所以布局改善具有很大的前景。
正葳集团讯强公司是家以机械仪表和电子仪表为主要生产产品的制造装配型公司，主要进行电子模块件生产车与装配，其公司车间生产环境良好且拥有素质良好的工艺改进员，工厂主管比较注重车间现场管理，所以可以发现车间地面洁净，环境舒适，且有绿色生产区，照明和温度条件良好。通过对车间生产流程和布局分析，发现其车间物流和布局存在较大的问题，物流迂回现象严重，暂存区半成品积压过多，生产批次切换时间长，从而也反映出其车间和设备布局存在较大的问题，改进的空间较大。
通过对这可课题的研究，针对公司车间生产物流和布局进行系统地分析，从车间物流规划技术到生产物流调度技术进行研究，对生产物流系统进行设计及优化，对降低公司生产物流费用，提高企业设备利用率、减少设备投资、降低成本具有重要的现实意义。
3.国内外研究状况
220世纪60年代以前，布局设计问题主要依靠流程图及设计人员的经验和知识；60年代早期到年中期，主要依靠系统化图形技巧；60年代中期以后到70年代晚期，有学者开始研究最佳化解法和启发式算法；80年代中期开始，慢慢开始发展了很多的演算方法，如图形理论、随机模式法、交互式图形法、多目标演算法、遗传算法、模糊理论、模拟退火法、塔布搜寻法、专家系统等。
SLP(Systematic Layout Planning)方法是由理查德#8226;缪瑟(Richard Muther)于1961年提出的最早的设施布置的方法，它是一种基于流程导向布局的布置方法。SLP自被引入就被证明是一种行之有效的工具，对布局设计具有指导作用，而且至今仍被企业和学术界广泛应用。Kooans和Bechman把布局设计问题归纳为二次指派问题(Quadratic Assign Problems，QAP)，明确表达了布置和定位问题，此后提出的各种算法可分为启发式和优化两大类。QAP涉及将各作业单位分配到不同的位置，以便将物料搬运和运输成本降至最低的方法，解题方法从简单的搜索算法发展到现在的智能搜索技术，如模拟退火和遗传算法等。然而，二次指派问题(QAP)己被证明为NP-complete。因此近年来大多数的研究者都致力于研究求取次优解(suboptimal)的启发式算法。
Rosenblatt运用动态规划的方法求解在不确定需求下多阶段的设备布局问题。为了减少需要考虑的布局形式，他使用设定上限值和下限值的方法来限制解的数量。在每一阶段，他都用静态模型进行求解，得到一个最小费用值，再把所有阶段的最小费用值相加得到下限值，下限值不包括重新布置费用。上限值是包括重新布置费用的最好可行解的总费用值。当上限值和下限值确定之后，从最后一个阶段开始，使用递归关系方程求得每一阶段的静态问题的最优解。这一方法存在的缺点是需要预先知道从一个阶段过度到另一个阶段的”from-to”矩阵。另外，Ubran于1992年指出，这种方法会受到”维数灾难”的限制，这是动态规划问题的一个通病。当设备数目多于15台的时候，计算就变的很困难了。
Lsckson提出了一个”双阶段”设计方法。这是迄今为止适用于求解不等区域布局问题唯一的方法。它的求解过程是：在第一阶段对等区域设备布局问题进行求解，同时把重新安置费用加进来；第二阶段可以说是一个”精练”阶段。它使用混合整数规划的方法，对第一阶段所生成的每一个布局进行精练，第二阶段的目标是使得物流费用最低。
1994年，Conway和Venkataraman使用遗传算法求解了Balakrishnan等人所提出的有限制条件的动态设备布局问题。
国内的大多数运营管理的书对SLP方法很少做系统和详尽的叙述，仅仅是从布局的类型、布局使用的主要工具等方面进行介绍。而实际布局问题的解决很大程度上要依赖于某些事先设定的条件或现实存在的限制。
九十年代以来，物流和生产物流技术得到前所未有的发展。当前在国内研究和宣传工农业物流中，偏重于从流通环节的角度出发，来确定研究和宣传的内容。这些内容一般都是指某一种产品的物流，如服装物流、煤炭物流、汽车物流、粮食物流等，而不去研究宣传该产品生产过程中的物流，如服装工业物流、煤碳工业物流、汽车工业物流、农业物流等。对于不同行业的工厂物流，仅从宏观上研究就很难指导该行业工厂生产的实践，需要研究工厂生产过程中的物流，这样就必须熟悉各工厂不同车间的生产过程和要求，这就成为一个难于克服的困难和障碍。
国内针对车间布局的研究已经展开，目前有上海交通大学，同济大学，复旦大学，华中理工大学等，所做的研究工作主要集中在算法研究上，从而进行布局优化。上海交通大学将精益生产的哲理应用于车间的平面布局中，提出了生产线车间布局的数学模型和结构模型，并根据设备的特点提出车间设备的分类方法，提出了基于设备分类的定序算法和定位算法。
同济大学机械工程系对基于敏捷制造的车间分布式布局进行了研究，详述了新型模式的车间布局，并且阐明基于新模式下的车间布局需要不断变化和调整，在其整个生命周期中，不清楚生产数据的情况下，利用模糊生产数据的方式进行车间布局。认为虚拟单元为实现敏捷制造环境下制造单元的重组提供了一个有效实施方案，并针对虚拟单元的实现，提出了一种面向敏捷环境下的分布式布局的设计方法，它在对市场进行预测的基础上，将资源划分为能力单元，使得具有不同能力的资源之间的距离最小，从而达到所构建的虚拟单元中物流最优化。
复旦大学针对制造业的车间度问题优化算法进行比较研究，综述了车间生产调度问题的各种优化方法，对其发展历程、优缺点、适用性等都作了详细的说明，并通过对它们进行比较分析，找到最适合现实情况的优化方法。
武汉科技大学机械制造与传动省级重点实验室为了有效地减少产品在敏捷制造车间中的非加工费用，根据车间中的生产工艺流程对设备进行优化布局，提出了一个处理敏捷制造车间机器布局的启发式算法，算法综合考虑机器间零件流的流量、零件的传输因素、机器的空间布局限制等。
大连交通大学提出了基于遗传算法的车间设备布局设计，运用遗传算法突出的寻优能力，在单行布局的基础上，采用自动换行技术对车间设备进行多行设备布局，优化车间设备布局效果，运用PMX交叉操作和邻域搜索技术的变异操作，提高遗传算法的全局和局部搜索能力。

4.主要参考文献

[1] Kennedy J,Eberhart RC.Particle swarm optimization. Proceedings of the 1995 IEEE International Conference on Neural Networks . 1995

[2] Shi Y,Eberhart R C.A modified swarm optimizer. IEEE International Conference of Evolutionary Computation . 1998

[3] 赵川,杨育,曾强. 基于混合遗传算法的制造车间布局设计[J]. 重庆理工大学学报(自然科学版). 2010(02)

[4] 魏军凯,吴芳,戚峰. 基于遗传算法求解车间设备布局优化问题[J]. 兰州交通大学学报. 2011(03)