發(fā)布時(shí)間：2024-05-16 03:56

　　合理的設(shè)施布局能減少大量物流浪費(fèi)。針對(duì)此目標(biāo),根據(jù)多品種小批量生產(chǎn)特點(diǎn),建立了以物流成本和重置成本最小化為目標(biāo)的車間多行布局混合整數(shù)規(guī)劃模型。通過(guò)編程軟件來(lái)實(shí)現(xiàn)基于蟻群算法、模擬退火算法和改進(jìn)的混合蟻群算法來(lái)求解數(shù)學(xué)模型,分析三種算法求解結(jié)果,突出混合蟻群算法的優(yōu)秀的尋優(yōu)能力,得出布局結(jié)果。最后通過(guò)Plant Simulation來(lái)對(duì)布局前后的物流成本進(jìn)行仿真驗(yàn)證。仿真結(jié)果再一次驗(yàn)證了本文的研究方式正確性,科學(xué)性。

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【部分圖文】：

圖1現(xiàn)車間布局及物流路線

?，1），則接受該布局點(diǎn)，并令n=n+1，若n<N，返回步驟3，否則進(jìn)行步驟5；若駐F燮0，exp{-駐FM-m}＞random（0，1），則放棄該布局點(diǎn)，返回步驟3。⑤計(jì)算該螞蟻在各布局點(diǎn)的信息素增量和信息素量，對(duì)信息素進(jìn)行揮發(fā)和更新。令m=m+1，若m<M，則重復(fù)2~5步驟，....

圖2各單位間的物流量

驟3，否則進(jìn)行步驟5；若駐F燮0，exp{-駐FM-m}＞random（0，1），則放棄該布局點(diǎn)，返回步驟3。⑤計(jì)算該螞蟻在各布局點(diǎn)的信息素增量和信息素量，對(duì)信息素進(jìn)行揮發(fā)和更新。令m=m+1，若m<M，則重復(fù)2~5步驟，否則進(jìn)行步驟6。⑥記錄本次迭代的布局，更新最優(yōu)布局，清空禁....

圖3布局圖

2算法實(shí)現(xiàn)通過(guò)編程軟件[9]分別實(shí)現(xiàn)蟻群算法、模擬退火算法和混合蟻群退火算法對(duì)以物流成本重置成本最小化為目標(biāo)的多行布局混合整數(shù)規(guī)劃模型求解，結(jié)果如表1。①由表1可知通過(guò)第二章提出的數(shù)學(xué)模型在幾種算法下得出的布局解都優(yōu)越于初始布局，證明了該模型科學(xué)性合理性。②通過(guò)對(duì)運(yùn)行結(jié)果和時(shí)間進(jìn)....

圖5可得物流成本為98038遠(yuǎn)小于原布局物流成圖5仿真界面2

桓霾季紙�。�?鞘?萆系募撲悴⒉淮??實(shí)際應(yīng)用，為了進(jìn)一步驗(yàn)證其科學(xué)性，本文對(duì)優(yōu)化的布局的物流成本進(jìn)行仿真，與優(yōu)化前布局成本進(jìn)行對(duì)比分析，使其結(jié)果更加的科學(xué)合理[10]。①打開(kāi)軟件，創(chuàng)建新的2D模型。在頁(yè)面中拖入一個(gè)EventController，三個(gè)表格（物流量從至表、距離從至表....

本文編號(hào)：3974651