答辯博士：查珊珊
指導教師：郭 宇 教授
答辯委員會：
主席：倪中華 教授 東南大學
委員：侯俊傑 研究員 中國航天系統科學與工程研究院
劉婷婷 教授 南京理工大學
陳蔚芳 教授 ag真人百家家乐平台
黃 翔 教授 ag真人百家家乐平台
田 威 教授 ag真人百家家乐平台
郭 宇 教授 ag真人百家家乐平台
秘書：楊文安 副教授 ag真人百家家乐平台
時間：2019年12月22日9：00
學位論文簡介：
随着智能制造技術發展以及日益增長的個性化需求、設備添置、産品更新換代、工藝調整改進和物流精準配送等對制造車間布局提出了更高的要求。同時，由于離散制造車間存在内部擾動和外部環境引發的雙重不确定性，本文以離散制造車間設施布局為研究對象，研究不确定需求下設施布局優化方法。
論文主要完成的工作及取得的成果如下：
(1) 針對不确定需求下SO-UA-DFLP優化問題，構建了不确定需求下UA-DFLP最小化物料搬運總成本優化模型，提出了一種融入成對交換、多方位移動和動态選擇策略的改進粒子群算法-模拟退火混合算法。通過測試案例并對比已發表的研究成果，驗證了算法的優越性能。
(2) 針對不确定需求下MO-UA-DFLP優化問題，構建了不确定需求下UA-DFLP最小化物料搬運成本、可變重布局成本、最大化非物流關系多目标優化模型，提出了一種融合峰值聚類方法的分散-集中學習策略、改進擁擠距離方法和慣性權重的多目标粒子群算法。通過測試案例并對比已發表的研究成果，驗證了算法的優越性能。
(3) 針對傳統布局方案評價模型中存在冗餘指标、單一的權重分析且忽略指标之間關聯關系等問題，本章提出了一種基于組合權重的混合模糊多屬性決策方法。
(4) 融合實時位置數據、布局仿真驗證、智能算法優化與評價決策技術工作開發了離散制造車間布局優化決策系統，并成功應用于某飛機總裝車間設施動态布局實例。
主要創新點如下：
(1) 構建了物料不确需求下SO-UA-DFLP優化模型，提出了一種融入成對交換、多方位移動和動态選擇策略的改進粒子群算法-模拟退火混合算法。
(2) 構建了不确定需求下不等面積車間設施動态布局多目标優化模型，提出了一種融合峰值聚類方法的分散-集中學習策略、改進擁擠距離方法和慣性權重的多目标粒子群算法。
(3) 構建了設施布局關鍵指标網絡結構評估模型，提出了一種設施布局方案基于組合權重的混合模糊多屬性決策方法。
(4) 融合實時位置數據、布局仿真驗證、智能算法優化與評價決策技術開發了離散制造車間設施布局優化決策系統。
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