新一轮的技术和工业革命在世界范围内正在发生,用自动化改进人们的工作、生活和环境,提升客户的生产效率和产品品质,做到低成本、低能耗,安全可靠、智能的生产。数字化下的车间应该是自动化和信息化高度融合的车间,然而现在有些传统车间主要依靠人工驾驶叉车进行物料运输,运输效率不高。为推进智能制造,智能制造数字化车间改造刻不容缓,采用无人搬运车来代替传统人工叉车进行物料运输来实现车间自动化。本文针对数字化车间中多行设备布局与AGV路径规划中存在的问题,分析两者的耦合关系,提出集成AGV路径规划的数字化车间多行设备布局模型与求解方案,并将其运用于某企业车间的自动化生产线设计流程中。本文主要内容如下:第一章概述了多行设备布局和AGV路径规划发展现状,阐述了本课题的研究意义和技术背景,综述了设备布局建模方法、AGV路径规划方法、元启发式算法的研究现状,并根据现有研究方法的不足,提出了本文的研究内容与组织框架。第二章基于混合整数规划模型对多行设备布局进行建模,以物流运输量最小为目标,并通过决策变量判断设备的位置和设定相关约束条件。在求解模型的过程中,基于进行交互法设计求解流程,然后通过改进萤火虫算法对模型进行求解。最后以一个机械加工车间为实例,验证了本章模型、求解流程和算法的有效性。第三章基于区段式方法建立AGV路径规划优化模型,通过稀疏A*算法对AGV路径规划中的最优路径进行求解。通过建立群决策相对熵集结模型,对AGV路径规划问题求得的Pareto解集进行优中取优,基于熵可靠性使决策结果的可靠性得到提高。最后以一个机械加工车间为例,证实了本章模型与求解方法的有效性。第四章分析多行设备布局和AGV路径规划之间的耦合关系,建立以数字化车间内设备组之间物流运输总量最小、物料搬运时长最短、AGV数量最少为目标的集成优化模型。采用改进的免疫遗传算法对集成模型进行求解。最后以一个机械加工车间生产线布置为例,验证本章所提方法的有效性。第五章依托企业实际项目,基于本文所提的理论和方法,结合企业实际车间环境情况,对企业车间进行多行设备布局和AGV路径规划。将集成优化结果和分开优化结果进行对比,验证了集成AGV路径规划的多行设备布局模型与求解方法的有效性。第六章对全文的研究内容进行总结,并对课题进一步的研究进行了展望。