基于免疫遗传算法的装配顺序优化.pdf

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1、第43卷第6期同济大学学报(自然科学版)Vo1．43No．62015年6月J01讯NAL0F删IUNⅣERSITY(NAT1mAI，scIENCE)Jun．2015文章编号：0253374X(2015)06—0944．07DOI：10．11908／j．issn．0253-374x．2015．06．022基于免疫遗传算法的装配顺序优化苏强，吴海龙，赖盛杰。(1．同济大学经济与管理学院，上海201804；2．上海交通大学机械与动力工程学院，上海200240)摘要：采用装配角度、装配方向、装配稳定性和重定位次数4产品装配是企业生产活动中花费成本最高、对个指标构建装配顺序优化模型，并

2、用疫苗自动获取的免疫遗最终产品质量影响最大的环节．据统计，与装配相关传算法(IGABVAU)求解．提出4种免疫疫苗用于提升算法的活动占全部制造活动的2O～70；装配时间占运行效率，其中KP和NL型疫苗由人工指定，BP和NT型产品制造总时间的50以上；装配活动的成本占制疫苗在算法运行中自动获取．船舶工段装配实验结果表明，造总成本的40～60．因此，提高产品装配的质量该算法具有较快的收敛速度．进一步研究发现，免疫疫苗的和效率可以有效提高最终产品的质量．质量会影响疫苗自动获取的免疫遗传算法收敛速度，人工指自1980年开始，装配顺序相关领域的研究受到定的KP和NL型疫苗可以提高初始种

3、群的质量，自动获取的BP和NT型疫苗可以为装配顺序的进化提供方向．关注．Boothroyd首次提出了面向装配的设计(designforassembly，DFA)方法，为装配顺序的评关键词：免疫遗传算法；疫苗自动更新；装配顺序规划价和优化提供了平台．目前装配顺序规划的方法包中图分类号：TPll文献标志码：A括装配流程图规划法和装配几何干涉法_1]．装配顺序优化是指通过对产品装配信息的分析OptimizationofAssemblySequenceUsing和提取，根据一定的客观标准和评价准则，在装配序ImmuneGeneticAlgorithm列中寻找最优的装配序列．最初采用以

4、图论为基础SU姚，WUHailong，Shengjie的搜索方法寻找最优装配序列，然而随着装配组件(1_CollegeofEconomicsandManagement，TongjiUniversity，的增多，装配顺序的可行解空间成指数增长，导致传Shanghai201804，China；2．SchoolofMechanicalEngineering，统搜索方法难以解决此类问题．Bonneville等[4]提出ShanghaiJiaoTongUniversity，Shanghai200240，China)采用遗传算法求解顺序规划问题．Marian等]根据装配顺序关联图的特点，

5、采用装配工件和工件的连Abstract：Anassemblyoptimalmodelcombiningwiththe接关系共同编码染色体，并用遗传算法优化装配顺immunegeneticalgorithmbasedonvaccineautomaticupdating(IGABⅥ)wasproposedtosolvetheassembly序，但是这种方法需要提前确认部件之间的相关关sequenceplanproblem(ASPP)．Accordingtoassembly系．Guan等_6]将遗传算法与进化规则结合，采用基problemcharacteristic，fourkin

6、dsofimmunevaccineswere因组方式表示装配件的编码．DeLit等L7]采用排序proposedinwhichtheKPandNLvaccinesweresetmanually遗传算法解决了鼠标装配过程优化问题．这些研究andtheBPandNTvaccineswerecreatedautomatically．The在一定程度上给出解决装配顺序优化问题的方法，standardgeneticalgorithm(GA)andstandardimmunegenetic具有一定的指导意义，但是仍然存在许多不足．首先algorithm(IGA)wascomparedby

7、usingashippartassembly限于遗传算法进化的随机性和不确定性，这些算法asanexample．Theresultshowsthattheimmunegeneticalgorithmbasedonvaccineautomaticupdatinghasafaster在执行过程中效率较低；其次，采用这些方法仅能找convergentspeed．TheI(PandNLvaccinescouldimprovethe到一些可行的装配顺序，缺乏对装配顺序的质量、稳qualityofassemblys