计算机辅助装配工艺规划(ComputerAidedAssemblyPlanning，CAAP)是先进制造技术中的一个重要组成部分，是继CAD、CAPP、CAM技术之后的又一个研究热点。由于它的产生适应了制造业快速响应市场变化的需要，自20世纪80年代初以来，世界各国均投入了大量的人力、物力开展CAAP的研究，并取得了较大的成果。装配序列规划(AssemblySequencePlanning，ASP)是CAAP的核心技术，得到了广泛的重视。 装配序列规划是将组成装配体的零件集合按照装配约束要求序列化。目前装配序列规划技术存在的主要问题是，或者需要消耗过长的运行时间，或者具有一定的局限性，只适合一定范围的产品。本文在研究以往装配关系表达的基础上，利用优先关系图表达装配体中零件之间的优先关系。通过优先关系的约束作用，可以大大减小搜索空间的规模，另一方面，优先关系图可以接受多种优先关系，如通过配合关系进行推导、利用人工输入等，可以提高装配序列规划的效率以及规划系统的适应能力。本文针对优先关系图提出一致完整性要求，并基于优先关系图的邻接矩阵和可达性矩阵检查其一致完整性。利用Warshall算法和WFS算法，对优先关系的增删操作进行快速检验，保证优先关系图在使用过程中保持一致完整性。然后提出了道路可达性矩阵的概念，基于道路可达性矩阵和邻接矩阵，判断出优先关系图中的冗余信息，实现了优先关系的约简。并针对优先关系图的紧固件进行简化，为装配序列规划提供了一个正确、简洁的优先关系模型。在此基础上构建了装配关系矩阵，基于装配关系矩阵对装配序列规划问题进行了描述。 对于装配规划，工具的可操作性不容忽视。为此，本文提出了基于潜在干涉信息的快速工具验证方法，使得在装配序列规划过程中可以频繁、快速的执行工具操作空间可行性验证。此外，针对零件插入可行性验证、人体操作空间验证以及基于时间的装配优化评价方法进行了阐述。基于优先关系图，对装配体的设计进行了零件装配插入空间、装配工具操作空间的可行性检查。 然后本文对蚁群算法进行了深入的研究，在针对蚁群算法优化速度慢、早熟现象明显等问题进行分析的基础上，对算法进行改进，构造了MMAS*算法，在其中使用了新的适应运行时限的时变信息素下界，在保证收敛性的同时，使MMAS*算法具有良好的优化速度和优化效果。提出了惩罚蒸发机制，对不可行的个体解进行惩罚。在此基础上将MMAS*移植到装配关系矩阵上，结合装配序列的可行性验证和优化要求，将算法用于单调线性装配序列的生成。提出了优先关系图上的波传播法，设定MMAS*的“可行转移范围”，使蚂蚁的搜索过程直接满足优先关系图中的所有优先关系。通过理论分析，证明了算法具有良好的收敛性。并利用实验方法确定了MMAS*中的部分参数设置。基于蚁群的搜索结果，对每组紧固件进行内部排序，然后安插到装配序列之中，形成一条完整的装配序列。 有别于线性装配过程，在多人合作的装配过程中零件的安装操作、工具的更换往往都是并行发生的。因此，将装配任务分配给多个工人合作完成时，需要将零件、安装的时间进度一起规划、分配，这样才有可能保证装配过程满足优先关系的约束、可行性要求以及优化要求。基于以上考虑，本文提出了确定工人数量的多人序列规划问题，对时间进度、可行性验证、安装方向与重定位以及装配代价等具体问题进行了详细的探讨。对装配关系矩阵和MMAS*算法的概率选择进行了改造，使得在每一步选择过程中，蚂蚁要选出包括零件、工人以及工作方向这三者的组合，然后根据这个组合，计算出各工人工作进度的变化、工具的选择、以及装配体定位状态的变化等，并通过设定零件最早安装时间的方式来满足优先关系。然后根据当前的装配状态、各个工人的工作状态，进行启发式信息的动态设定，用来指引蚂蚁下一次概率选择。在此基础上，给出了应用MMAS*算法解决多人装配序列规划的流程。 最后，本文在UnigraphicsNX环境下，利用UG/OpenAPI和VC6.0开发了的装配规划分析系统软件。该软件能实现装配序列规划、装配路径规划、装配工具验证、装配人体操作空间验证、装配物性分析以及装配过程演示。