面对竞争日益激烈的市场环境,制造企业不仅需要合理的生产规划,同时需要稳定高效的生产环境。设备布局是生产环境的重要组成部分,合理的设备布局方案可以显著提高系统的吞吐量、生产效率和降低运营成本。设备布局问题可以描述为根据给定的优化目标,例如最小化物料搬运成本、最小化布局面积以及最大化邻接函数（评估两台设备间的接近程度）等,在一定的约束条件下（例如非重叠约束,设备长宽比约束等）,确定设备的最优放置位置。近些年来学者们不断对设备布局问题进行研究和探索,相继提出了各类设备布局问题及其求解方法。其中,绝大部分研究都将设备布局问题建模成离散优化问题。但在现实生产环境中,设备的精确位置优化是一个连续优化问题,考虑设备的精确位置,可以有效降低物料搬运成本。本文围绕设备布局问题的离散特征和连续特征,深入研究同时具有这两种特征的双行设备布局、多行设备布局以及闭环设备布局问题。本文的研究工作主要包括以下三个方面:（1）研究随机鲁棒双行设备布局问题。在小批量多品种的生产模式中,由于市场需求的不确定性,无法精准预测未来一段生产规划内的产品需求。本文提出一种随机鲁棒双行设备布局问题,其中产品需求被建模成已知方差和期望的独立正态分布随机变量,目标是寻找一个鲁棒布局方案服务于多个具有不同生产需求任务的生产周期,以最小化物料搬运成本。首先,建立了该问题的一个混合整数规划模型,并提出一个线性代理模型来替代混合整数规划模型中的非线性项,从而得到一个混合整数线性规划模型。针对小规模随机鲁棒双行设备布局问题,可以利用精确算法求解该混合整数线性规划模型得到其高质量布局方案。其次,提出一种结合局部搜索和精确方法的混合算法来求解大规模随机鲁棒双行设备布局问题。利用局部搜索算法优化每行上机器序列以及第一行设备距离左侧边界的偏移量,通过精确方法来优化每台机器的精确位置。最后,利用多个问题实例验证了代理模型和混合算法的有效性。（2）研究考虑精确位置的多行设备布局问题。针对现有多行设备布局研究通常忽略设备的精确定位,本文研究带有额外间隙的多目标多行设备布局问题。首先,建立了该问题的混合整数规划模型。其次,提出了一种基于线段的非支配判别方法来确定任意一对机器序列间的非支配关系。再次,提出一种改进的多目标贪婪随机自适应搜索算法和线性规划相结合的两阶段混合算法。利用改进的多目标贪婪随机自适应搜索算法对机器序列进行优化,得到一组非支配的机器序列。利用线性规划优化每个非支配机器序列中相邻机器之间的额外间隙（即每台机器的精确位置）,得到一组非支配布局方案。最后,将提出的混合算法应用于多个问题实例,并与精确算法以及两种流行的多目标启发式算法进行对比。实验结果表明,提出的混合算法可以在小规模问题实例上得到精确算法获得的非支配前沿解,并且在所有问题实例上明显优于其他两种多目标启发式算法。（3）研究考虑精确位置的闭环设备布局问题。在闭环设备布局问题中,考虑相邻制造单元之间的间隙可以有效降低物料搬运成本,本文研究考虑精确位置的闭环设备布局问题,其中,制造单元可以位于环形物料导轨的内侧和外侧,并且基于制造单元间真实物料搬运距离来评价布局方案性能。首先,建立该问题的混合整数规划模型。其次,提出一种改进的差分进化算法与精确方法相结合的混合算法。利用改进的差分进化算法同时优化环形物料导轨尺寸和制造单元序列,精确算法用于优化每个制造单元的精确位置。最后,将提出的混合算法应用于已报道文献中的多个问题实例,并与文献中的两种启发式算法进行对比。实验结果表明,提出的混合算法在这些问题实例上明显优于对比算法。