【摘 要】
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设施布置是否恰当决定了整个生产系统的成本与效率。在传统解决设施布置问题的模型中,大多是选择质化研究或量化研究两种模型中的一种来求解。采用量化研究模型,使设施间的相
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设施布置是否恰当决定了整个生产系统的成本与效率。在传统解决设施布置问题的模型中,大多是选择质化研究或量化研究两种模型中的一种来求解。采用量化研究模型,使设施间的相邻关系难以合理量化,因而降低生产效率；在质化研究模型中,影响设施布置的因素都可用接近度评价来表示,往往造成规划结果过于主观。本文分析了设施布置问题及常用的解决方案；归纳了传统的遗传算法,对各种算法进行研究及对比；分析了多目标遗传算法基本理论,把多目标遗传算法应用在设施布置问题中；改进了NPGA, VEGA两种传统遗传算法；提出了一种新的算法,即建立变动邻近区域模型；同时把三种算法应用在设施布置中,并进行效能评估。本文使用遗传算法来解决设施布置问题,同时考虑定性与定量,从而实现了一个多目标的最优化问题的解决,最后求出Pareto最优解集,利用遗传算法特点,在问题的解决过程中能节省大量的运算时间,提高工作效率。
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