基于改進鯨魚優(yōu)化算法的車間布局優(yōu)化模型及其應用

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

關(guān)鍵詞：改進鯨魚優(yōu)化算法；車間設施；布局優(yōu)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(yè)如何充分利用車間現(xiàn)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(chǎn)效率并降低成本成為一個備受關(guān)注的議題。

在長期發(fā)展中，車間布局優(yōu)化中具有代表性的SLP方法出現(xiàn)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(yōu)化的重要工具[2]，文獻[1]開發(fā)了一種遺傳算法（Genetic Algorithm，GA）對車間布局優(yōu)化問題進行求解。文獻[2]使用GA與和聲優(yōu)化的混合算法對車間布局進行優(yōu)化。文獻[3]開發(fā)了一種自適應遺傳模擬退火算法，獲得車間布局優(yōu)化的最優(yōu)解。此外，候鳥優(yōu)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(yōu)化中也逐漸得到了應用。

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