罗爱玲　龙绪明

摘 要： 元件贴装顺序优化是决定贴片机生产效率的关键问题，传统的解决贴装顺序优化问题的方法有遗传算法，蚁群算法，SS（伞布搜索法）等。使用较多的还是遗传算法。遗传算法中包含选择算子、交叉算子、变异算子，且编程思想简单，但容易出现局部最优，过早收敛等情况。在此，通过对遗传算法在贴装顺序优化应用的结果比较找到一种更适合的遗传算法，使之拥有较快的收敛速度和全局优化性。

关键词： 元件贴装顺序优化； 贴片机； 遗传算法； 交叉算子

中图分类号： TN919?34； TP202.7 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2014）06?0129?03

0 引 言

随着电子产品装配技术日新月异的发展，表面组装技术（SMT），这一集电子元器件、组装装备和焊接技术为一体的综合性技术得到了越来越广泛的应用[1]。表面组装生产线的使用，加快了电子产品的生产效益，增强了产品的可靠性，与此同时大大降低了生产成本，使得电子产品装配较之手工装配发生了质的飞跃。为进一步地提高贴片机的性能，其关键因素之一就是提高贴片机的效率：即贴片机送料器的位置分配优化和元器件的贴装优化。

这里假设送料器位置固定，来解决元器件的贴装优化问题。对于单台贴片机而言，这个问题都属于NP?Hard 问题，一般被规划为旅行商问题（ Traveling Salesman Problem，TSP）[2]， 已有一些学者成功地用传统的遗传算法（GA）解决。但是，由于贴片机的发展， 它的结构已经变得更为复杂，其头数已多达12头， 甚至更多，解决贴装顺序优化问题的方法近年来主要有：遗传算法、蚁群算法、伞布搜索法以及差分算法。……