基于改进和声搜索算法的装配序列规划

发布时间：2021-06-08 20:00

　　针对装配序列规划问题,在现有研究的基础上将装配工作台翻转角和装配点移动距离纳入评价指标,并结合遗传算法提出了一种基于改进和声搜索算法的装配序列规划方法。在空间干涉矩阵约束下改进算法参数设置及新和声产生方式,使改进后的和声搜索算法各参数根据迭代次数动态变化,实现参数自适应,最后以齿轮泵为例验证了文中算法比基本和声算法及蚁群算法更优。 

【文章来源】：湖北汽车工业学院学报. 2020,34(02)

【文章页数】：5 页

【部分图文】：

装配移动行程

式中：BC(t）为实时和声交叉概率；BCmax与BCmin分别为最大与最小和声交叉概率。2）新和声产生方式改进在基本HS算法中，新和声产生方式为根据HMCR从和声库中随机选取和声，当从记忆库中选取和声时根据PAR在原来和声的基础上进行微调得到新的和声，这种新和声产生方式容易使算法在迭代过程中降低和声库中和声种类多样性使算法收敛在局部最优解。文中提出的SGHS算法根据HMCR在和声库中随机选择1组和声并交换和声中的音调产生新和声，增加了和声库的多样性。当对新产生的和声进行微调时，基本和声算法根据PAR和BW进行微调得到新和声，SGHS算法从和声库中随机选择2个和声根据BC进行交叉，得到2个新和声，再使用适应度评价函数对2个新和声进行评价，选择适应度较好的和声作为新和声。

对SGHS算法进行参数设置，算法中较大的HMCR有利于提高算法局部搜索能力，较小的HM-CR有利于增加和声库HM中和声的多样性，根据文献[15]的研究，将算法中各参数分别设置为HM-CR为0.90、PARmax为0.65、PARmin为0.20、BWmax为0.60、BWmin为0.20、HM为100。和声适应度由式（7）中适应值函数F进行评价，归一化处理后通过层次分析法确定式中权重w1～w4分别为0.353 6、0.313 3、0.181 4、0.151 7，算法迭代次数Tmax为200。首先记录通过空间综合干涉矩阵生成的所有零件可能的装配先后关系，算法迭代时通过判断是否符合记录的信息以保证装配序列是可行序列，最终计算出装配序列为11→7→6→9→10→8→17→1→12→2→13→3→14→4→15→5→16→22→23→24→25→21→18→19→20。蚁群算法具有较强的负反馈机制，在TSP问题上被广泛应用。装配序列规划问题类似TSP问题，蚂蚁觅食路径上的地点与装配序列中的零件可以较好地结合，因此在装配序列规划问题上也常使用蚁群算法求解，由于蚁群算法在装配序列规划问题上研究较成熟，所以将SGHS算法与文献[16]中所提出的蚁群算法相比较，分析解的质量与收敛速度，结果如图4所示。

【参考文献】：
期刊论文
[1]面向装配序列规划的模因算法研究[J]. 张金敏,胡晓宇.  机械科学与技术. 2019(11)
[2]多材料车身复杂装配顺序优化[J]. 李艳萍.  上海电机学院学报. 2018(06)
[3]基于蚁群算法的改进装配序列规划方法[J]. 邓明星,唐秋华,雷喆.  武汉大学学报(工学版). 2013(02)
[4]基于最大-最小蚁群系统的装配序列规划[J]. 于嘉鹏,王成恩,王健熙.  机械工程学报. 2012(23)
[5]基于扩展干涉矩阵的几何可拆卸性判别方法[J]. 于嘉鹏,邢宇飞,王成恩.  机械工程学报. 2011(21)
[6]基于改进蚁群算法的装配序列规划[J]. 史士财,李荣,付宜利,马玉林.  计算机集成制造系统. 2010(06)



本文编号：3219105