装配规划模拟退火算法

模拟退火算法源于固体退火思想，将一个优化问题比拟成一个热力学系统，将目标函数比拟为系统的能量，将优化求解过程比拟成系统逐步降温以达到最低能量状态的退火过程，通过模拟固体的退火过程获得优化问题的全局最优解。Saeid 等利用模拟退火算法进行装配序列规划时，根据产品装配模型获得装配优先关系，将装配过程总装配时间和重定向次数运用多属性应用理论组合成单一目标函数，作为装配序列优化的评价函数。Hong 和Cho将装配约束和装配过程的成本映射为装配序列能量函数，利用模拟退火算法使装配序列能量函数扰动地逐步减小，经过多次迭代，直到能量函数不再变化为止，最后得到具有最小装配成本的装配序列。作者将该方法应用到一个电子继电器装配体上，并将其性能与利用神经网络的装配规划方法进行了比较，结果显示基于模拟退火的装配序列优化方法可以产生较好的装配序列并且在运算时间上优于人工神经网络方法。模拟退火算法具有较强的局部搜索能力，并能使搜索过程避免陷入局部最优，但模拟退火算法对整个搜索空间的状况了解不多，不能使搜索过程进入最有希望的搜索区域，从而使得算法的运算效率不高。