基于帝国主义和遗传混合算法的装配序列规划研究.pdf

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1、第５期（总第１９８期）机械工程与自动化Ｎｏ．５２０１６年１０月ＭＥＣＨＡＮＩＣＡＬＥＮＧＩＮＥＥＲＩＮＧ＆ＡＵＴＯＭＡＴＩＯＮＯｃｔ．文章编号：１６７２-６４１３（２０１６）０５-０００７-０３基于帝国主义和遗传混合算法的装配序列规划研究曲倩雯，杨志宏，李娜（山东大学机械工程学院ＣＡＤＣＡＭ研究所，山东济南２５００６１）摘要：根据复杂产品的序列规划特点，为提高求解效率，提出了面向序列规划的混合算法。利用遗传算法和帝国主义竞争算法各自的优点，将二者有机联合，以重定向次数、装配工具改变次数以及装配类型变化次数为约束条件来构造目标函数，提出最小装配成本概念。以

2、一个包含８个零件的装配体实例进行ＭＡＴＬＡＢ仿真试验，分析混合算法特性，并将混合算法与单独的帝国主义竞争算法和遗传算法进行比较。试验证明该混合算法在求解效率上明显优于单独的智能算法，且求得的序列更加符合实际的装配需求。关键词：装配序列规划；最小装配成本；混合算法；适应度函数中图分类号：ＴＰ３９１.７∶ＴＧ９５文献标识码：Ａ0引言先行进行序列可行性的判断。帝国主义竞争算法是目对于复杂的装配产品，无法直接通过经验判断装前比较新颖的智能优化算法，然而单一的帝国主义竞配顺序的可行性和合理性，因此，近年来广大学者开始争算法虽不受初始序列的限制，但不能使搜索过程快运

3、用智能优化算法来解决复杂产品的装配序列规划问速进入最有希望的搜索区域，导致全局搜索效率不高。［１］题，以此来提高装配仿真效率。Ｂｏｎｎｅｖｉｌｌｅ等将遗为了克服单一算法的弊端，本文将帝国主义竞争算法传算法用来解决产品的装配规划问题，但该算法需要和遗传算法有机融合进行装配序列规划。将帝国主义事先进行人工判定初始种群中序列的有效性，耗时较竞争算法作为初始算法，并设置相应的迭代次数，将该长，效率较低。模拟退火算法是一种基于固体物质退算法终止时获得的可行序列作为遗传算法的初始序［２］火过程的启发式随机搜索算法，该算法通过对目标列，保证遗传算法初始种群的可行性，使

4、其可以在解空函数的评价，根据蒙特卡洛原则进行优化解的取舍，较间中快速迭代收敛，当达到算法终止条件时，获取质量少受到初始序列条件的限制，但其对整个空间的搜索较优的序列。基于混合算法的序列规划整体流程如图能力较差，效率较低，不容易得到最优装配序列。蚁群１所示。算法是由Ｍ．Ｄｏｒｉｇｏ提出来的一种模拟生物进化算１．２几何可行性推理［３］法，现已在装配规划领域有着广泛的应用，该算法是一条可行的装配序列首先要满足几何可行。通通过对蚂蚁信息素的累积和更新而进行收敛，具有正常，零件是沿着d（k）＝｛＋x，-x，＋y，-y，＋z，-z｝反馈、鲁棒性和并行性等特点，但其在

5、搜索过程中过度中的一个方向进行装配的。为了保证序列的有效性，［４］依赖于信息素，导致搜索效率不高。帝国主义竞争本文引入集成干涉矩阵，在每个零件的装配过程中分算法是智能优化算法领域的最新算法，目前已成功应别从x轴、y轴和z轴正、负方向考察当前零件与其他用于路径规划问题上，在解决组合优化问题上显示出零件的装配干涉关系，推导判断整条装配序列的可行巨大的潜力。Ｍａｒｏｕｆｍａｓｈａｔ等率先将帝国主义竞争性。假设一个装配体包含n个零件，则其干涉矩阵为［５］算法应用到装配序列规划领域，实验表明，帝国主义一个n行、３×n列的矩阵（需注意，文中的干涉矩阵需竞争算法具有较

6、快的搜索能力，且不受初始序列可行要根据实际情况自行建立）。集成干涉矩阵的表达方性的影响。本文综合了遗传算法和帝国主义竞争算法式为：各自的优点，提出了基于二者相混合的产品序列求解I１１xI１１yI１１zI１２xI１２yI１２z…I１nxI１nyI１nz方法。I２１xI２１yI２１zI２２xI２２yI２２z…I２nxI２nyI２nzI＝．（１）1装配序列规划问题…………１．１序列求解概述In１xIn１yIn１zIn２xIn２yIn２z…InnxInnyInnz与传统的优化方法相比遗传算法具有较高的收敛其中：元素Iijd（i，j∈｛１，２，…，n｝）表示了零件

7、Pi从无性，然而，该算法会受到初始序列可行性的影响，需要国家自然科学基金资助项目（５１３７５２７７）；山东省科技发展计划资助项目（２０１３ＧＧＸ１０３０３）收稿日期：２０１５-１２-２３；修订日期：２０１６-０８-１０作者简介：曲倩雯（１９９０-），女，山东烟台人，在读硕士研究生，研究方向：尺寸工程、装配序列规划等。・８・机械工程与自动化２０１６年第５期穷远处沿d（k）方向装配时与零件Pj发生干涉的情对于包含n个零件的装配序列规划问题，每个国况，若两者发生干涉，Iijd＝１，若不干涉，Iijd＝０。家则代表一条相应的序列，其可以表示成如下形式：ｃｏｕｎｔ

8、ｒｙ＝［P１，P２，…，Pn］．（４）每个国家的力量大小则用成本函数来表示：f（