任 云，刘 丹

(贵州大学现代制造技术教育部重点实验室，贵阳 550025)

0 引言

装配是生产制造的重要环节，直接关系到产品质量、性能、寿命和可维护性，装配序列规划是装配工艺规划的重要部分，序列的优劣直接影响装配质量[1]。装配序列规划研究可以优化装配顺序，使企业获得生产成本更低、装配效率更高、质量更佳的装配方案。装配序列规划是一个典型的非确定性多项式(Non deterministic polynomial,NP)组合优化问题[2]，产品的装配序列数量与产品的零部件数量呈指数增长关系，越复杂的产品越容易遇到装配序列组合爆炸问题[3]，这给装配规划问题带来了很大的挑战。

为了更好解决这一问题，研究者将各类智能优化算法如遗传算法[4]、蚁群算法[5]、模拟退火算法[6]、神经网络算法[7]等应用到装配序列规划中，这些算法在一定程度上克服以往方法中存在的组合爆炸问题及装配的局限问题。遗传算法是目前在装配序列规划中应用最为广泛的算法，但遗传算法要求初始种群为可行序列，且全局收敛速度慢和存在大量重叠迭代的问题；蚁群算法在装配序列规划问题中也有广泛的应用，但它运算效率较低，且开始阶段信息素积累较慢，容易陷入局部最优[8]，针对上述问题，论文根据装配序列规划问题的特点，提出将闪电搜索算法和天牛须算法运用于装配序列规划之中。

闪电搜索算法(Lightning Search Algorithm,LSA)是Shareef H等受自然天气中闪电现象的启发提出的一种优化算法[9]，Dorigo M等将其应用于函数优化……