自二十世纪八十年代以来,通信设备制造业在全球信息技术革命的推动下,逐渐成为最具发展前景、产业增长最快、市场潜力最大的高新科技领域之一。但随着技术的不断创新,原有的高附加值堡垒慢慢消失,企业必须通过降低成本才能在如今竞争激烈的经济环境中求得生存。物料处理成本跃升为持续降低成本的关键因素。物料处理成本的降低可以通过有效的布局设计来实现,而有效的布局设计通过解决机器和设施布局问题来达成。本课题主要研究针对通信制造业组装、测试车间的设备优化布局,正是行业背景决定了企业多品种小批量的生产模式。通信制造业技术创新迅猛,产品研发投入大,新品更新换代快,经常存在由新产品投产推动的设备布局调整。通常,企业不会借助成熟的布局理论更不具备建模优化或模拟仿真能力,而是,完全凭借生产经验,凭感觉,具有严重盲目性和局限性。不仅无法预测改善后的成效,而且改善之后的成效如何确认也很难衡量。企业很容易陷入改善问题多、持续时间长、成效不佳的困境。本文希望为类似的通信制造行业企业,提供一套简单、可行、又方便、实用的设备布局方法,以应对新产品投产时遭遇的物料流动不合理的现象。减少由此带来的搬运成本耗费。本文综合运用系统布置理论、粒子群算法等相关理论,结合现代计算机技术,对工厂设备布局优化问题进行分析研究,然后结合某企业车间设备布局的实际情况进行应用探讨。其中,应用系统设施布局规划理论分析预计物料搬运量,比较各工序综合接近程度,再根据各种修改意见和各种实际限制条件绘制成不同的设施规划方案。同时,建立不等面积设施的多列布局模型,将设施规划方案作为初始值代入模型,结合粒子群算法解决连续空间设施布局的优化问题,最终得到最优的设备布局方案。本文的研究重点是：首先在问题建模时采用二维向量表述设备的连续空间位置；然后引入系统布置理论法对初始粒子群进行优化,在保证初始粒子群有效性的基础上提高了算法的寻优速度和精度；最后通过对加速系数和惯性系数的设定,提高粒子群算法的寻优质量。实例验证了所提出的方法可以有效提高粒子群算法在连续空间布局问题上的优化性能。本文将粒子群优化算法与经典的系统布置理论相结合,可以实现对多品种、小批量的生产模式的车间布局优化。此方法适用于通信设备制造企业,在新产品投产之前,对车间设备布置进行优化。