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1. 研究目的与意义及国内外研究现状

面对日益激烈的竞争和不断变化的市场需求，企业必须不断提高生产力，降低产品的生产成本，提高企业效益，以提高自己在市场中的竞争力。

研究表明：大约20%~50%的加工费用于物料运输，而合理的设备布局能够节约10%~30%的物流运输费用。

而市场需求的快速变化，使企业原有的布局，逐渐不适应现阶段的生产需求，这要求企业根据实时的市场需求制定生产计划，并根据生产计划对车间的生产设备进行布局。

2. 研究的基本内容

本课题研究的是在多个计划期内确定每个设施的最优位置，要求各个计划期内的物料搬运成本和下一个计划期重布局成本最小，其主要内容包括： 1)对动态设施布局问题的数学模型进行研究，建立数学模型;2)研究遗传算法和NSGA-II算法，利用其对该数学模型进行求解;3) 根据上述研究结果进行布局系统设计及实现。

3. 实施方案、进度安排及预期效果

实施方案： 搜集资料，查阅文献，在对动态布局问题有一定了解以后，建立数学模型；研究遗传算法和nsga-ii算法，在对这些算法有一定理解的基础上，将这些方法用于模型求解；最后编程实现布局系统。

进度： 2016年12月底至2017年1月中旬：搜集资料，开题阶段； 2017年1月底至2017年3月中旬：完成外文翻译，并分析问题和算法，编写算法程序，获取运算结果； 2017年3月底至2017年5月上旬：完成论文撰写、修改； 2017年5月中旬至2017年5月中下旬：准备答辩。

预期效果： 基于遗传算法和nsga-ii算法设计的布局系统能够对预设的各种参数进行运算，得出最优的布局结果，并以图形的方式直观得显示出来。

4. 参考文献

【1】郭爽，徐克林，孙立锋，基于遗传算法的动态连续型设备布局方法，《现代制造工程》，2011年第11期：58-77。【2】黄君政，李爱平，雷明，基于NSGA_II的多目标设备动态布局方法 ，《中国工程机械学报》，2014年2月，第12卷第1期:1-6。【3】Srisatja Vitayasak,Pupong Pongcharoen,Chris Hicks，A tool for solving stochastic dynamic facility layout problems with stochastic demand using either a Genetic Algorithm or modified Backtracking Search Algorithm，《International Journal of Production Economics》，2016年，http://dx.doi.org/10.1016/j.ijpe.2016.03.019i。【4】Mostafa Mazinani，Mostafa Abedzadeh ，Navid Mohebali，Dynamic facility layout problem based on flexible bay structure and solving by genetic algorithm，《The International Journal of Advanced Manufacturing Technology》，2013年，第65卷第5期：929-943。