基于IPSO的动态多行设施布局优化OACHSSCD

针对制造车间设施布局研究中存在的动态性处理不足、优化效果不稳定的问题,提出一种面向动态多行布局问题的优化模型与算法框架。通过正态分布扰动构建模糊随机物流量,真实反映生产系统中物料需求的不确定性。在此基础上,建立考虑物料搬运成本、设施重排成本及占地面积成本的多周期混合整数规划模型。算法部分提出一种改进的粒子群优化方法,在传统粒子群算法(PSO)基础上引入混沌搜索初始化粒子群,增强搜索多样性;动态调整惯性权重与学习因子,实现全局搜索与局部搜索的平衡;同时结合基于布局结构特性的改进邻域更新机制,提高收敛精度。仿真实验结果表明,改进粒子群算法在多组算例中均表现更优的稳定性和收敛性能,平均迭代次数减少约30%。实例验证所提模型和算法在实际动态布局场景中的可行性与有效性,与静态方案相比,总成本降低了约10.8%。研究结果表明,该方法在动态多行设施布局优化中,与现有元启发式算法相比有更高的全局搜索能力和求解效率,为制造车间的动态布局提供了有效的优化途径。