粒子群优化算法在复杂产品中应用

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1、.粒子群优化算法在复杂产品中的应用***（上海大学机电工程与自动化学院，上海200072）摘要：本文概述了复杂产品的概念、特性，分析了关于复杂产品的优化问题的特点。详细介绍了粒子群优化算法的原理和发展现状。同时总结了粒子群优化算法在复杂产品的生产制造中应用的主要方面。最后，通过一个虎钳装配序列规划的实例详细展示了粒子全算法的具体应用。关键词：粒子群算法；复杂产品；优化；应用ApplicationofParticleSwarmOptimizationinComplicatedProducts***(SchoolofMechatronicsEngineeringandAutomation

2、,ShanghaiUniversity,Shanghai200072,China)Abstract:Thispaperoutlinestheconceptandfeaturesofcomplicatedproducts.Andthecharacteristicsofoptimizationproblemsincomplicatedproductsareanalyzed.ThePSOalgorithmtheoryanditsdevelopmentstatusareproposedindetail.AndmainaspectsofthePSOapplicationsincomplicat

3、edproductsaresummarized.Finally,theapplicationprocessofPSOisillustratedviaexemplificationofassemblysequenceplanningforavise.Keywords:PSO;ComplicatedProducts;Optimization;Application0引言复杂产品（ComplicatedProduct）在一国经济中占据重要地位，它属于大型资本型产品，为生产“简单”产品以及提供现代化的服务创造了条件，因此它是经济和社会现代化的支撑平台[1]。复杂产品开发不确定、零件数量巨大、

4、存在系统耦合等特性决定了其设计、制造、维护等过程极具复杂性。在全球化、集群化和信息化的发展趋势下，复杂产品研究开发、生产制造、营销服务和资本运作均已推向世界。在全球范围配置制造资源、形成制造业优势产业链、抢占世界市场已成为世界各国制造业发展的首选战略。在此背景下，复杂产品的生产制造业也面临着巨大的挑战。为了减少开发时间、控制生产节奏、合理化物流等以减少产品生产维护成本和降低风险、增强企业竞争力，需要对复杂产品的生产制造维护的各个环节进行优化。粒子群算法自从提出以来，引起了国际上众多相关领域学者的关注和研究。粒子群优化算法本质上适合于处理连续优化问题,但如果对求解问题进行变形或修正速度

5、和位置更新公式也能将其应用于离散优化。鉴于其通用性和有效性，在解决一些典型优化问题时，其性能甚至超过了遗传算法，已成功应用于函数优化、约束优化、多目标优化、动态优化、参数优化、组合优化等众多领域。并且，由于其优化数学模型的简单，更加适合处理复杂问题，因而在复杂产品的设计、生产和维护领域得到了广泛的应用。...0复杂产品介绍复杂产品也称为复杂产品及系统，这个概念是20世纪90年代中期英国的一些学者在创新研究的过程中提出的，它是一个和简单产品相对应的概念，它是由产品所包含的元件的数量、种类、连接方式和实现功能的多少来决定的。Hobday认为，复杂产品是指高成本、技术密集、工程密集、客户定

6、制的产品、系统、网络和建筑，它是相对于低成本、基于标准零部件的规模化生产的产品而言的[2]。1.1复杂产品特性复杂产品及系统包括了大型电信通讯系统、大型计算机、航空航天系统、智能大厦、电力网络控制系统、大型船只、高速列车、半导体生产线、信息系统等等，一般是关系到国计民生的大型产品和系统。与简单大规模生产的产品相比，复杂产品在产品特性、生产特性、市场特性等方面存在显著不同[3]：（1）产品特性复杂产品往往由许多具有复杂界面、为用户定制的子系统和元器件组成。单位成本较高，产品涉及多种知识和技能的应用，产品的生命周期较长，在产品投入使用或运营后，还需要根据客户的需求、技术变化等不断地进行改

7、进和创新。（2）生产特性复杂产品系统一般为特定用户或市场以单件或小批量进行开发、定制和生产。项目决策可能需要数月甚至数年。生产的重点在于设计、开发、工程管理和系统集成。（3）市场特性复杂产品制造产业是一个资本密集型、技术密集型、劳动密集型相结合的产业。作为产业核心的复杂产品制造商也多为经济、技术实力雄厚的大企业。另一方面，由于复杂产品的特点，复杂产品的用户一般为政府、军方或者大型运营商，在复杂产品市场上，用户一般处于优势和主导地位。1.2复杂产品的优化复杂