改进SLP和PSO在车间布局优化设计中的应用附Matlab代码

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🔥 内容介绍

当前,全球经济飞速发展,市场需求愈发多样化和个性化,市场充满活力的同时企业面临着更大的压力与挑战.提升生产车间布局的合理性是制造企业增强自身核心竞争力的强有力手段之一.然而,生产车间布局设计是一个多目标和多约束的优化问题,仅依靠现有的布局方法很难满足工程实践的需求.本论文综合SLP,启发式算法等方法技术,针对生产车间设施布局存在的关键问题,科学,系统地对生产车间进行静态设施布局设计. 基于此,论文研究的主要内容如下: 首先,阐述本文的研究背景,并对目前针对类似课题的国内外研究现状进行分析;在此基础上提出本论文研究目的及意义;明确论文研究的主要内容. 其次,分析生产车间静态设施布局关键问题.分析引起生产车间布局问题的起因,研究生产车间设施布局类型,并分析不同设施布局类型之间的关系,得出生产车间静态布局的关键问题. 再次,提出SLP方法,构建基于改进SLP静态设施布局模型,并利用PSO算法对模型进行求解.研究生产车间静态设施布局方法.分析了常见的生产车间静态设施布局方法,明确各个方法的优缺点,提出改进SLP方法;分析主要建模的要求与方法,并提出了生产车间静态设施布局模型,阐述标准PSO算法利用PSO算法对改进SLP静态设施布局模型进行求解. 最后,将改进SLP静态设施布局方法进行应用到实际案例.介绍A公司生产车间的基本情况,针对A公司生产车间的布局问题,运用改进SLP方法对其进行布局设计,最终验证本论文研究的有效性与可行性.

⛳️ 运行结果

序号 长度(m) 宽度(m)

1 30.0 20.0

2 24.0 12.0

3 12.0 12.0

4 36.0 18.0

5 36.0 12.0

6 24.0 12.0

7 36.0 12.0

8 12.0 12.0

9 12.0 12.0

10 40.0 30.0

11 24.0 12.0

生成物流量矩阵...

生成作业单位相互关系矩阵...

影响因素权重: [0.362 0.354 0.283 ]

设置粒子群优化算法参数...

种群规模: 50

最大迭代次数: 300

惯性权重范围: [0.4, 0.9]

学习因子 c1: 2.0, c2: 2.0

初始化粒子群...

开始粒子群优化算法优化...

代数: 1, 最佳适应度: 250956.0176, F1: 80155.27, F2: 39.73, 重叠: 4

代数: 30, 最佳适应度: 29999.9852, F1: 86613.76, F2: 37.25, 重叠: 0

代数: 60, 最佳适应度: 19999.9916, F1: 88860.74, F2: 37.49, 重叠: 0

代数: 90, 最佳适应度: 19999.9658, F1: 84647.55, F2: 37.89, 重叠: 0

代数: 120, 最佳适应度: 19999.9471, F1: 77930.41, F2: 38.64, 重叠: 0

代数: 150, 最佳适应度: 19999.9328, F1: 77942.31, F2: 38.61, 重叠: 0

代数: 180, 最佳适应度: 19999.9296, F1: 77548.79, F2: 38.44, 重叠: 0

代数: 210, 最佳适应度: 19999.9203, F1: 77667.25, F2: 38.35, 重叠: 0

代数: 240, 最佳适应度: 16326.1604, F1: 77238.91, F2: 38.51, 重叠: 1

代数: 270, 最佳适应度: 9999.9114, F1: 76542.69, F2: 38.76, 重叠: 0

代数: 300, 最佳适应度: 9999.9114, F1: 76542.69, F2: 38.76, 重叠: 0

优化完成!

=== 最终优化结果 ===

最终物料搬运成本 F1: 76542.69

最终作业单位关系 F2: 38.76

作业单位重叠数量: 0

=== 优化效果对比 ===

初始物料搬运成本: 80155.27

最终物料搬运成本: 76542.69

降低比例: 4.51%

初始作业单位关系: 39.73

最终作业单位关系: 38.76

改善比例: -2.44%

初始重叠数量: 4

最终重叠数量: 0

=== 详细布局坐标 ===

作业单位 左下角X 左下角Y 方向 中心X 中心Y 长度 宽度

1 115.03 23.25 5.030395e+01 125.03 38.25 20.0 30.0

2 137.29 12.00 5.313002e+01 143.29 24.00 12.0 24.0

3 113.61 6.00 -3.300177e+01 119.61 12.00 12.0 12.0

4 163.80 62.00 0 181.80 71.00 36.0 18.0

5 146.13 41.68 7.074162e+00 152.13 59.68 12.0 36.0

6 60.88 12.16 8.458264e+00 66.88 24.16 12.0 24.0

7 179.91 18.00 -2.064740e+01 185.91 36.00 12.0 36.0

8 85.74 16.09 -4.770182e+00 91.74 22.09 12.0 12.0

9 82.15 74.00 -3.034263e+01 88.15 80.00 12.0 12.0

10 15.00 20.00 4.316416e+01 30.00 40.00 30.0 40.0

11 121.12 55.57 -8.033993e-01 127.12 67.57 12.0 24.0

粒子群优化算法运行完成！

>> 

📣 部分代码

🔗 参考文献

[1]常芳芳.基于改进SLP的生产车间静态设施布局研究[D].重庆大学,2014.

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🌟 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌟图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌟 路径规划方面

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🌟 无人机应用方面

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🌟 通信方面

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🌟 信号处理方面

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