基于改進鯨魚優化算法的車間布局優化模型及其應用

摘 要：為提升車間作業效率，克服傳統系統布置設計（System Layout Planning，SLP）方法過度依賴經驗的缺點，本文構建了以最小化搬運成本和最大化作業單元非物流關系為目標的車間布局優化模型。鑒于問題的復雜性，設計了改進鯨魚優化算法（Improved Whale Optimization Algorithm，IWOA）對其進行求解。仿真結果表明，IWOA優化后的布局顯著提升了車間各作業單元布局的合理性，提高了作業效率。

關鍵詞：改進鯨魚優化算法；車間設施；布局優化

中圖分類號：TB 49" " " 文獻標志碼：A

隨著市場競爭的加劇，制造企業如何充分利用車間現有資源，采用合理、有效的車間布局方案，減少搬運時間、提高生產效率并降低成本成為一個備受關注的議題。

在長期發展中，車間布局優化中具有代表性的SLP方法出現效率低且準確性差的缺點[1]。目前，智能算法成為車間布局優化的重要工具[2]，文獻[1]開發了一種遺傳算法（Genetic Algorithm，GA）對車間布局優化問題進行求解。文獻[2]使用GA與和聲優化的混合算法對車間布局進行優化。文獻[3]開發了一種自適應遺傳模擬退火算法，獲得車間布局優化的最優解。此外，候鳥優化算法[4]、粒子群算法[5]和人工蜂群算法（Artificial Bee Colony Algorithm，ABC）[6]在車間布局優化中也逐漸得到了應用。

盡管智能算法在車間布局優化領域得到了有效應用，但根據沒有免費午餐的理論[7]，沒有一種算法可以解決所有優化問題，總有一種算法會表現出更優異的性能，有必要根據特定問題不斷開發和改進新的算法。鯨魚優化算法（Whale Optimization Algorithm，WOA）作為最新涌現的尖端算法，具有操作簡單、穩定性強等優點[8]，但其在車間布局優化的應用較少。……