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基于引力有哪些信誉好的足球投注网站算法复杂产品装配规划研究 　　摘 要：将引力有哪些信誉好的足球投注网站算法引入到复杂产品装配序列规划中，详细讨论了引力有哪些信誉好的足球投注网站算法在装配规划中的应用。以装配成本最低为目标，采用装配方向的重定向、装配工具更换、装配类型的改变等三个装配评价指标，确定了序列规划目标函数；通过设置算法最大迭代次数、初始引力常数、衰减系数等计算参数，完成了序列规划的迭代结束条件的设置与粒子引力合力的计算；通过对装配序列的规划结果进行迭代更新，达到迭代结束条件后输出了最优解。以某型号搅拌机构装配?槔?，分析了引力有哪些信誉好的足球投注网站算法在复杂产品装配序列规划中的具体应用与验证，结果表明：引力有哪些信誉好的足球投注网站算法能够高效、合理地完成序列规划优化的计算，避免由于装配序列枚举引起的计算量较大的问题。 　　关键词：引力有哪些信誉好的足球投注网站算法 装配成本 装配序列规划 　　中图分类号：TG95 文献标识码：A 文章编号：1674-098X（2017）10（c）-0136-04 　　Abstract： The gravitational search algorithm（GSA） is introduced into the planning of complex product assembly sequence， and the application of GSA in assembly planning is discussed in detail. With the minimum cost as the goal，a sequence planning objective function is determined. This function uses three assembly evaluation indexes such as redirection of assembly direction， replacement of assembly tools and change of assembly type. By setting the maximum number of iterations， the initial gravitational constants and the attenuation coefficients， the parameters of the iterative end condition of the sequence planning and the calculation of the force of the particle force are completed. The iterative updating of the planning result of the assembly sequence results in the optimal solution after the iteration end condition. Taking the assembly of a certain type of mixing mechanism as an example， the paper analyzes the application and verification of GSA in complex product assembly sequence planning. The results show that the GSA can efficiently and reasonably complete the calculation of sequence planning optimization and avoid the problem of large computation caused by the assembly sequence enumeration. The results show that the GSA can meet the requirements of assembly planning as well. 　　Key Words： Gravitational Search Algorithm； Assembly Cost； Assembly Sequence Planning 　　在现代设计与制造过程中，随着产品结构越来越复杂，零部件数量越来越多，零部件之间的装配约束关系也随之增多。研究表明，装配序列数量与零部件数量呈指数增长关系，因此，针对复杂产品进行装配规划时，很容易导致序列组合爆炸问题，工程师往往会凭借经验，花费大量的时间和精力来寻找装配序列，而且找到的装配序列往往不是可行装配序列或最优装配序列。 　　2009年伊朗的克曼大学的Esmat Rashedi 等人基于牛顿的万