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航天产品的装配顺序优化(ASPFAP)具有多目标和非线性的特点,针对传统算法在该问题求解上的不足,将粒子群算法和遗传算法结合起来(PSO-GA),提出一种新的面向航天产品的装配顺序优化方法。使用优先约束关联模型(APCRM)来描述零件间的优先约束关系和关联关系;研究了粒子群遗传算法的基因组、染色体以及粒子的编码表达方法;综合考虑装配连续性、装配资源和仪器设备的影响,提出了有工程意义的适应度函数的表达式;根据APCRM生成随机的可行初始装配序列,并利用粒子群算法重构遗传算法的交叉算子对装配顺序进行优化。实例表明该方法有较好的收敛性和稳定性,优化结果具有实际工程意义。