贴片机是表面贴装生产线上的核心设备,其主要完成将元器件组装至印刷电路板(PCB)上的工序。工序具有技术难度大、精度要求高、生产成本高的特点,是整条生产线上的瓶颈。随着贴片机技术的不断发展,贴片机的结构也越来越复杂,这使得贴片机贴装调度策略综合优化的难度大大增加,因此对贴装调度优化问题进行分析和研究具有非常重要的理论意义与实践价值。为深入地研究调度规划策略,首先对各种不同特点的贴片机进行了归纳总结。根据贴片机不同的贴装特点和机械特性可以分为3种不同的贴片机类型:拱架式贴片机、转塔式贴片机和复合式贴片机。对贴片机的主要部件包括供料器、贴片头、控制系统和对中系统进行了分析及总结。根据贴片机贴装工艺流程,通过分析影响贴装效率影响因素,给出了合理的假设条件,并利用0-1整数线性规划模型对贴装调度优化问题进行了数学建模。为高搜索效率,对初始解生成算法进行了详细设计。将问题分解为吸嘴的选择与分配、供料器位置分配以及贴装顺序三个子问题,并分别设计了有效的近似算法,并对算法的复杂度进行了计算。接下来完成了启发式优化算法的设计。运用最小准则的思想,提出一种最小准则遗传算法。算法利用动态变化的最小准则对后代个体进行筛选,使优化过程保持了较高的物种多样性,进而使算法不易陷入局部最优。同时结合贴装调度优化问题特点设计了一种编码方式和对应的遗传算子。算法的收敛性分析表明算法以概率1收敛到全局最优解。为了对算法的有效性进行验证,首先提取了 12块待测试PCB的贴装数据,并确定了贴片机的相关参数;然后通过离线优化实验,得到了离线算法的最优参数;然后通过仿真实验验证了算法的正确性和有效性。对比实验表明本文提出的离线优化算法与混合遗传算法相比,平均贴装时间缩短了 15.90%,与混合进化算法算法相比,平均贴装时间缩短了3.85%;最后利用Python语言完成了优化程序的编写。