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申请/专利权人：华中科技大学
摘要：本发明公开了一种多目标设备布局和物流系统设计协同优化方法及系统，属于工业工程技术领域，包括：优化以总完工时间最短、智能运输设备运行路程最短以及智能运输设备数量最少为目标的协同优化数学模型后，基于优化后的加工设备位置、物流装卸点位置和智能运输设备数量构建协同优化仿真模型，重复上述过程，当协同优化仿真模型的运行结果满足优化终止条件时的加工设备位置、物流装卸点位置和智能运输设备数量即为最佳协同优化方案；本发明所搭建的协同优化仿真模型综合了考虑加工设备位置、物流系统设计对物流距离的影响，以协同仿真模型的运行结果作为判断优化是否终止的指标，能够得到真实可靠的设备布局方案和物流系统设计方案。
主权项：1.一种多目标设备布局和物流系统设计协同优化方法，其特征在于，包括以下步骤：A1、基于预先构建的多目标设备布局和物流系统设计协同优化数学模型，得到加工设备位置、物流装卸点位置和智能运输设备数量的当前值；其中，所述协同优化数学模型为基于车间尺寸和加工设备尺寸所构建的以总完工时间最短、智能运输设备运行路程最短以及智能运输设备数量最少为目标的数学模型；A2、基于所述加工设备位置、物流装卸点位置和智能运输设备数量的当前值，构建多目标设备布局和物流系统设计协同优化仿真模型；A3、运行所述协同优化仿真模型，得到总完工时间、智能运输设备运行路程及智能运输设备数量的仿真值；A4、判断所述总完工时间、智能运输设备运行路程及智能运输设备数量的仿真值是否均小于对应的预设值，或者当前迭代次数是否大于预设迭代次数，若是，则将所述加工设备位置、物流装卸点位置和智能运输设备数量的当前值作为最佳协同优化方案，操作结束；否则，转至步骤A5；A5、基于所述加工设备位置、物流装卸点位置和智能运输设备数量的当前值，对所述协同优化数学模型进行优化，得到优化后的加工设备位置、物流装卸点位置和智能运输设备数量；A6、将所述优化后的加工设备位置、物流装卸点位置和智能运输设备数量作为所述加工设备位置、物流装卸点位置和智能运输设备数量的当前值，并转至步骤A2进行迭代。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华中科技大学 一种多目标设备布局和物流系统设计协同优化方法及系统
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