在全球制造行业市场需求多变和竞争日益激烈的背景下,柔性制造系统和精益生产理论在制造业中的应用越来越广泛。车间设备的柔性布局是柔性制造模式的重要研究内容之一,传统大规模、小批量的生产方式所对应的静态设施布置方法已经不能适应现在企业的布置要求。本文基于敏捷制造的理念,研究柔性化生产环境下的车间动态设施布置问题：包括车间动态设施布置的数学建模,启发式优化算法求解等,对车间动态设施布置模型以及针对设施布置模型寻优的遗传算法研究有着很重要的现实意义。本文首先解决了车间动态设施布置的数学建模和求解问题,提出了将动态设施规划问题向静态设施规划问题转化的解题思路,同时还分析柔性生产环境下的车间动态设施布置的各种要求、条件和优化目标,对车间设备布局问题进行数学建模,其中针对动态设施布置问题的特点将优化目标通过车间物料搬运成本与设备的再布置成本分别进行考察,在建立数学模型后,针对所建立的数学模型进行分析,选用合适的优化求解算法。然后根据车间设施布置的特点选择遗传算法作为优化求解算法,遗传算法作为一种仿生算法和启发式优化算法,已经广泛应用于各种布局问题的研究中。车间布局作为布局问题的一种实例,对算法提出了更高的要求。本文分析了标准遗传算法的特点、参数与操作步骤,并针对标准遗传算法在求解设施规划问题时的不足之处,进行了一定程序的改进。在编码策略上,采用实数编码方式遗传算法对设备布局问题求解,实数便于编码和解码,所包含的设备信息量大,从而提高了设备的布置精度。在选择算子操作过程中也采用了精英保留策略,精英保留策略的的进化操作保证了通过遗传进化所得到的最优个体不会再次被交叉和变异遗传操作所破坏,因此它是保证了遗传算法在搜索过程中良好的收敛性。最后选取车间动态设施布置实例对模型和算法进行了验证,确保所建立模型的合理可行性与算法计算的精度,其中遗传算法的操作过程在Matlab7.8环境下实现。