| 中文摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4页 |
| 第一章 绪论 | 第7-11页 |
| 1.1 本文的研究背景 | 第7-8页 |
| 1.2 本文的研究意义 | 第8页 |
| 1.3 本文的技术路线与研究内容 | 第8-10页 |
| 1.4 本文的创新点 | 第10-11页 |
| 第二章 文献综述 | 第11-21页 |
| 2.1 设施布置问题 | 第11-13页 |
| 2.1.1 设施布置国内外研究现状 | 第11-12页 |
| 2.1.2 设施布置的发展趋势 | 第12-13页 |
| 2.2 设施布置的模型及算法概述 | 第13-18页 |
| 2.2.1 设施布置模型 | 第13-15页 |
| 2.2.2 设施布置的相关算法 | 第15-18页 |
| 2.3 遗传算法概述 | 第18-21页 |
| 2.3.1 遗传算法的国内外研究现状 | 第18-19页 |
| 2.3.2 遗传算法的特点 | 第19-21页 |
| 第三章 设施布置模型和方法分析 | 第21-35页 |
| 3.1 设施布置模型 | 第21-26页 |
| 3.2 系统化设施布置SLP及改进 | 第26-28页 |
| 3.2.1 传统SLP理论 | 第26-27页 |
| 3.2.2 SLP的局限性和改进 | 第27-28页 |
| 3.3 设施布置的图论算法 | 第28-30页 |
| 3.3.1 图的基本概念 | 第29页 |
| 3.3.2 图论方法解决设施布置问题 | 第29-30页 |
| 3.4 设施布置的遗传算法 | 第30-35页 |
| 3.4.1 遗传算法的基本概念 | 第30-31页 |
| 3.4.2 遗传算法的流程 | 第31-33页 |
| 3.4.3 遗传算法在设施布置中的应用 | 第33-35页 |
| 第四章 含墙体和通道的双目标设施布置模型设计 | 第35-44页 |
| 4.1 问题描述 | 第35-36页 |
| 4.2 设施布置模型构建 | 第36-39页 |
| 4.2.1 参数说明 | 第36页 |
| 4.2.2 单目标的数学模型描述 | 第36-37页 |
| 4.2.3 加入非物流相关关系的双目标布置模型设计 | 第37-39页 |
| 4.3 设施距离计算方法 | 第39-44页 |
| 4.3.1 图论的Dijkstra’s算法 | 第39-40页 |
| 4.3.2 带墙体及通道的设施距离计算 | 第40-44页 |
| 第五章 含墙体和通道的双目标设施布置的遗传算法设计 | 第44-58页 |
| 5.1 算法设计流程 | 第44-45页 |
| 5.2 编码设计 | 第45-48页 |
| 5.2.1 编码原则 | 第45-46页 |
| 5.2.2 编码方法 | 第46-48页 |
| 5.3 适应度函数设计 | 第48-49页 |
| 5.4 遗传操作 | 第49-58页 |
| 5.4.1 选择操作 | 第49-50页 |
| 5.4.2 交叉操作 | 第50-54页 |
| 5.4.3 倒置操作 | 第54页 |
| 5.4.4 变异操作 | 第54-55页 |
| 5.4.5 修正操作 | 第55-58页 |
| 第六章 实证研究 | 第58-67页 |
| 6.1 A车间设施布置现状 | 第58-61页 |
| 6.2 A车间设施布置优化 | 第61-67页 |
| 6.2.1 算法参数设置 | 第61-62页 |
| 6.2.2 迭代结果对比 | 第62-64页 |
| 6.2.3 布置效果分析 | 第64-67页 |
| 结束语 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-74页 |
| 发表论文和科研情况说明 | 第74-75页 |
| 致谢 | 第75页 |