基于CGA算法的装配车间物流缓存区布局优化方法

针对当前已有方法未能考虑最小物料搬运矩问题,导致物流缓存区布局优化方案不理想,产品产量下降,提出一种基于共轭梯度算法(Conjugate Gradient Algorithm,CGA)的装配车间物流缓存区布局优化方法,将装配车间最小物料搬运矩和最大缓存区不同作业车间邻接关联度作为目标,构建物流缓存区布局模型。引入云模型,采用CGA算法对模型进行求解,快速获取最佳布局方案,实现布局优化。测试结果表明方法不仅可以有效提升装配车间的产品产量,同时还能够获取更加满意的装配车间物流缓存区布局优化方案。

某轿车装配车间物流缓存区布局优化

旨在研究制造业的物流缓存区的布局优化问题,在满足物流缓存区的作业和布局要求的前提下,建立布局优化的数学模型;结合某企业物流缓存区的相关数据,利用遗传算法并运用Matlab编写求解模型的程序,求得布局优化解,得到该企业物流缓存区布局的优化方案;本物流缓存区布局优化思路及方法,对其它制造设施、服务设施的优化布局有重要借鉴价值。