随着全球经济的快速发展,缩短生产周期、降低生产成本是当今企业赢得市场的首要因素。合理的设施布局不仅可以节约10%-30%的成本,还能减少物料传输距离、降低在制品的停留时间等。作为设施布局问题的一种,过道布置问题(Corridor Allocation Problem,CAP)不仅在服务部门领域应用广泛,在工业制造领域亦具有重要的潜在应用价值。因此,对过道布置问题的研究具有重要的理论价值和现实意义。过道布置问题以最小化设施间的总流量成本为优化目标,将给定的一系列设施布置到过道两侧,属于典型的组合优化问题,具有NP-hard属性和较大的求解难度。本文基于此提出了一种改进分散搜索(Improved ScatteRSearch,ISS)算法。该算法引入一种两阶段混合改进策略——先利用加速插入法对解进行局部改进,再通过模拟退火操作进一步优化当前参考集中的最优解,以提高算法获得全局最优解的概率;采用包含高质量和多样性解的双层参考集替代传统参考集,扩大搜索范围,避免算法陷入局部最优;同时,采用动态参考集更新方法,及时替换参考集中质量或多样性方面较差的解,加快算法的收敛速度,并改进子集产生方法,避免产生重复的解,从而提高算法的求解效率。对一系列不同规模的测试问题进行验算与对比,结果表明:改进分散搜索算法在求解质量和平稳性方面均优于基本模拟退火算法和分散搜索算法,且较已有的6种方法更具求解优势。针对现有研究忽略通道宽度和总流量入口的不足,考虑到这两个因素会对总流量成本产生影响这一实际情况,本文构建了扩展过道布置问题的混合整数规划模型,并运用GUROBI软件进行精确求解,验证了模型的正确性。进而利用改进分散搜索算法进行求解,不仅求得了小规模问题的最优解,还在合理的时间内快速获得了大规模问题的近优解。对比分析发现,若在布局设计初期就考虑通道宽度的影响,则设施间总流量成本最多可节约27.59%,若同时考虑通道宽度和总流量入口的影响,则总流量成本至少可降低6.08%。接着,为便于算法应用,对算法的相关性能进行了分析,探讨了不同种子解、交叉合并算子以及插入法对算法求解性能的影响,验证了本文所选求解机制的优越性。最后将所提算法应用于实际车间布局优化,提出了改善意见。