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当前统计公差分析与综合中常采用遗传算法对装配件中各零件公差进行优化，以平平衡产品成本与合格率的比例。利用遗传算法进行优化虽然可以获得全局最优解，但计算量过大。文中提出利用基于数论网络点集的数论序贯优化算法进行公差优化。与Ｍｏｎｔｅ Ｃａｒｌｏ方法产生的随机点集相比，数论网格点集的分布更为均匀，实例计算结果表明：序贯优化算法在保证获得全局最优解的同时，还显著地降低了计算量，计算量为遗传算法的１／５或