快速响应市场需求，缩短产品研制开发周期，降低开发成本，是制造业企业面临的共同问题。产品装配，是制造业企业生产中的一个重要环节，其数字装配序列优化问题倍受企业关注。因此，运用优化理论及现代算法优化装配序列，对于企业提高生产效率、降低生产成本有着重要的意义。 本文对装配信息模型的内容和表达方式进行了分析，综合了求解重定向次数、稳定联接数、支撑联接数和装配工具更换次数的优化思路，描述了此类优化问题的数学模型，并将其转化成适应度函数，此函数不仅考虑了优化目标，还纳入了约束条件因素。 在求解装配序列的算法方面，使用免疫遗传算法进行装配序列的求解，并对现有的一些措施进行了合理的选择及运用。为了防止早熟收敛现象，采用了矢量距浓度控制方法；通过接种疫苗来求解可行优解，在疫苗方面，采用了基础件疫苗、关联约束疫苗以及固定联接疫苗，并设计了接种步骤。解析案例显示了这些措施能够降低生成可行序列的难度。另外将接种疫苗措施应用到初始种群产生中，缩小了搜索范围，提高了寻优效率。 在应用扩展方面，将免疫遗传算法装配序列规划程序移植到Solidworks中，增强了Solidworks在装配序列规划方面的能力。最后，以ET-18移动机器人为例，计算分析了整个规划过程，结果显示了算法的有效性。