一種基于協(xié)同進化的拱架型貼片機集成優(yōu)化方法
【專利摘要】本發(fā)明提供一種基于協(xié)同進化的拱架型貼片機集成優(yōu)化方法；其主要步驟包括：(1)根據(jù)貼片機的工作原理，建立吸嘴配置優(yōu)化模型、以及兼顧喂料器分配和元器件拾貼順序的集成優(yōu)化數(shù)學模型；(2)利用線性規(guī)劃求解吸嘴配置優(yōu)化模型；(3)基于協(xié)同進化，采用鄰域競爭、交叉、變異和局部搜索的進化策略對喂料器分配和元器件拾貼順序進行協(xié)同優(yōu)化，使得貼裝頭在貼裝過程中的移動路徑最小。本發(fā)明具有縮短貼片機的工作時間，有效提高貼裝效率的優(yōu)點，可用于表面組裝過程(SMT)中拱架型貼片機的優(yōu)化控制。本發(fā)明的方法克服了傳統(tǒng)優(yōu)化方法在解決該復雜多決策優(yōu)化問題時的不穩(wěn)定性和單一性，運用協(xié)同進化來進行多個子問題的同時優(yōu)化。
【專利說明】一種基于協(xié)同進化的拱架型貼片機集成優(yōu)化方法

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及拱架型貼片機的操作優(yōu)化控制技術(shù)，具體涉及一種基于協(xié)同進化的拱 架型貼片機集成優(yōu)化方法。

【背景技術(shù)】
[0002] 貼片機是一種直接將表面貼裝微型元器件焊接到印制電路板（Printed Circuit Board簡稱PCB)或基底表面上的電子裝聯(lián)設(shè)備，是元器件進行貼裝的關(guān)鍵設(shè)備，屬于生產(chǎn) 線上的"瓶頸"設(shè)備，對貼片機的操作進行優(yōu)化是提高組裝效率的重要突破點。
[0003] 本文針對拱架型貼片機進行研究。根據(jù)文獻把貼片機對在進行某個PCB板的貼裝 優(yōu)化問題可分為以下三個優(yōu)化子問題：（1)吸嘴分配問題，即不同種類的吸嘴如何分配到 貼裝頭上；（2)喂料器分配問題，即元器件喂料器如何分配到貼片機的喂料槽位置上；（3) 元件拾貼順序問題，即如何確定各元件的拾取順序和貼裝順序。
[0004] 多貼裝頭貼片機的操作優(yōu)化問題已被證明是NP-hard組合優(yōu)化問題，單一采用經(jīng) 典優(yōu)化算法（如線性規(guī)劃、動態(tài)規(guī)劃、整數(shù)規(guī)劃等）求解大規(guī)模的此類優(yōu)化問題已無法快速 獲得較好的優(yōu)化效果。上述三個子問題高度關(guān)聯(lián)，若假設(shè)其中兩個問題已解決而單獨研究 其中一個問題的求解，則會使得實際生產(chǎn)中的算法優(yōu)化結(jié)果大打折扣。因此，協(xié)同優(yōu)化子問 題對提高優(yōu)化效果變得尤為重要。
[0005] 協(xié)同進化是近年來針對傳統(tǒng)優(yōu)化方法的不足而興起的進化算法，將復雜問題解空 間中的群體劃分為若干子群體，每個子群體代表求解問題的一個子問題，然后所有子群體 在獨立、并行進化。本專利設(shè)計了基于鄰域競爭、交叉、變異和局部搜索的協(xié)同進化方法，最 終獲得貼片機操作的優(yōu)化方案，實現(xiàn)最小化貼裝頭在拾貼過程中的運動路徑。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0006] 本發(fā)明的目的在于克服傳統(tǒng)優(yōu)化方法的不足，提供一種基于協(xié)同進化的拱架型貼 片機集成優(yōu)化方法，考慮吸嘴配置因素，對喂料器分配和元器件拾貼順序進行協(xié)同優(yōu)化，獲 得貼裝頭在貼裝過程中的最小移動路徑，以此縮短貼片機的工作時間，有效提高貼裝效率。
[0007] 為了達到上述目的，本發(fā)明采用以下技術(shù)方案：
[0008] -種基于協(xié)同進化的拱架型貼片機集成優(yōu)化方法，包括下述步驟：
[0009] 步驟1 :對有Η個貼裝頭的拱架型貼片機，在G個拾貼循環(huán)里完成元器件的貼裝， 每個拾貼循環(huán)最多有Η個元器件被貼裝；且滿足以下條件：一個喂料器只供應一種元器件， 一種元器件對應一個喂料器；一個喂料器占用一個槽；一種吸嘴可吸取多種類型的元器 件，但是一種類型元器件只能被一種類型吸嘴所吸??；某些貼裝頭在貼裝過程中可自行更 換吸嘴；在上述條件下，建立吸嘴配置優(yōu)化模型和兼顧喂料器分配和元器件拾貼順序的集 成優(yōu)化數(shù)學模型；
[0010] 步驟2 :對步驟1建立的吸嘴配置優(yōu)化模型，利用線性規(guī)劃的方法求解出吸嘴配置 方案；
[0011] 步驟3 :對步驟1建立的兼顧喂料器分配和元器件拾貼順序的集成優(yōu)化數(shù)學模型， 定義了喂料器分配個體的染色體和元器件拾貼順序個體的染色體，由此分別建立大小為 LXL的2維矩陣形式的喂料器分配種群Lf和元器件拾貼順序種群L。，基于這兩種種群，采 用了基于鄰域競爭、交叉、變異和局部搜索的協(xié)同進化方法，最終獲得喂料器分配和元器件 拾貼順序的最佳方案，實現(xiàn)最小化貼裝頭在拾貼過程中的運動路徑。
[0012] 優(yōu)選的，步驟1中，建立的吸嘴配置優(yōu)化模型，考慮將不同類型的吸嘴配置到各貼 裝頭，同時最小化吸嘴更換次數(shù)和貼裝頭上工作量的上確界，上述模型可表述為：
[0013]

【權(quán)利要求】
1. 一種基于協(xié)同進化的拱架型貼片機集成優(yōu)化方法，其特征在于，包括下述步驟： 步驟1 :對有Η個貼裝頭的拱架型貼片機，在G個拾貼循環(huán)里完成元器件的貼裝，每個 拾貼循環(huán)最多有Η個元器件被貼裝；且滿足以下條件：一個喂料器只供應一種元器件，一 種元器件對應一個喂料器；一個喂料器占用一個槽；一種吸嘴可吸取多種類型的元器件， 但是一種類型元器件只能被一種類型吸嘴所吸?。荒承┵N裝頭在貼裝過程中可自行更換吸 嘴；在上述條件下，建立吸嘴配置優(yōu)化模型和兼顧喂料器分配和元器件拾貼順序的集成優(yōu) 化數(shù)學模型； 步驟2 :對步驟1建立的吸嘴配置優(yōu)化模型，利用線性規(guī)劃的方法求解出吸嘴配置方 案； 步驟3 :對步驟1建立的兼顧喂料器分配和元器件拾貼順序的集成優(yōu)化數(shù)學模型，定 義了喂料器分配個體的染色體和元器件拾貼順序個體的染色體，由此分別建立大小為LXL 的2維矩陣形式的喂料器分配種群Lf和元器件拾貼順序種群L。；基于這兩種種群，采用了 基于鄰域競爭、交叉、變異和局部搜索的協(xié)同進化方法，最終獲得喂料器分配和元器件拾貼 順序的最佳方案，實現(xiàn)貼裝頭在拾貼過程中運動路徑的最小化。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于協(xié)同進化的拱架型貼片機集成優(yōu)化方法，其特征在于， 步驟1中，建立的吸嘴配置優(yōu)化模型，考慮將不同類型的吸嘴配置到各貼裝頭，同時最小化 吸嘴更換次數(shù)和貼裝頭上工作量的上確界，上述模型可表述為：
其中WL表示貼裝頭上工作量的上確界，即各貼裝頭上待拾取元器件數(shù)量的最大值；Uril =1表示吸嘴r分配給貼裝頭h，表示了一次貼裝頭更換；目標函數(shù)最小化WL和吸嘴更 換次數(shù)，用參數(shù)^和Y2用來平衡這兩部分。
3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于協(xié)同進化的拱架型貼片機集成優(yōu)化方法，其特征在于， 步驟1中，建立的兼顧喂料器分配和元器件拾貼順序的集成優(yōu)化數(shù)學模型，根據(jù)貼片機的 工作原理，上述模型可表述為 ：
其中g(shù)表示第g個取貼循環(huán)，
表示在第g個循環(huán)中貼裝頭從PCB板移動到喂料槽的 距離，
表示在第g個循環(huán)中貼裝頭在喂料槽上拾取元器件所移動的距離，.//表示貼裝頭 從喂料槽移動到PCB板的距離，
表示第g個循環(huán)中貼裝頭在PCB板上貼裝元器件所移動 的距離；目標函數(shù)f2為最小化貼裝頭在完成所有元器件貼裝時的移動路徑。
4. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于協(xié)同進化的拱架型貼片機集成優(yōu)化方法，其特征在于， 步驟3中，求解兼顧喂料器分配和元器件拾貼順序的集成優(yōu)化數(shù)學模型的協(xié)同進化算法， 其具體步驟為： 步驟3. 1 :根據(jù)吸嘴配置模型結(jié)果，按照規(guī)則確定每個拾貼循環(huán)的吸嘴配置； 步驟3. 2 :采用隨機方法，對種群Lf、L。進行初始化，初始化后的種群記為
步驟3. 3 :利用原問題的目標函數(shù)f2即可求得初始種群廣和中的個體適應值；設(shè)
，計算其初始適應值h為：
其中，
表示喂料器分配為個體
>元器件拾貼順序為個體
表示的 分配方案時，貼裝頭在拾貼過程中的移動路徑；記錄適應值最大的喂料器分配個體·
元器件拾貼順序個體
；設(shè)迭代次數(shù)t = 0 ;記錄第t次迭代的適應值最大的喂料器個 體和元器件拾貼順序個體
分別表示Z//和/^鄰域內(nèi)的適應值 最大的個體； 步驟3. 4 :對第t代種群
中的每個個體執(zhí)行鄰域競爭算子，使兩個種群協(xié)同進 化，得到新的種群^
(3. 4. 1)將
、
：分別與
進行融合，根據(jù)式子（5) (6)，分別計算兩個 種群中每個個體適應值F以及其鄰域內(nèi)適應值最大的個體Mwf廣和她^卜/;
(3. 4. 2)進行同種群個體之間的競爭，從而形成新的種群
(3. 4. 3)計算新種群
中每個個體鄰域內(nèi)的最大個體
步驟3. 5 :對第t代種群
中的每個個體執(zhí)行鄰域交叉算子，使兩個種群協(xié)同進 化，得到新的種群
步驟3. 6 :對第t代種群
中的每個個體執(zhí)行變異算子，實現(xiàn)對兩個種群的更新 操作和協(xié)同進化，得到新的種群
(3.6. 1)對中每個個體
執(zhí)行條件變異，實現(xiàn)對個體的更新，從而得到新的種群

(3.6.2)對if中每個個體
執(zhí)行條件變異，實現(xiàn)對個體的更新，從而得到新的種群

步驟3. 7 :對
中的每個個體執(zhí)行基于插入和交換鄰域的隨機局部搜索算法， 進一步優(yōu)化種群； 步驟3. 8 :按照式子（5) (6)計算種群
中每個個體適應值，并記錄兩個種群 中當代適應值最大的喂料器分配個體
和元器件拾貼順序個體
；同時，計算
步驟3. 9 :若未達到終止條件（達到最大進化代數(shù)），則令t = t+Ι，返回步驟3. 4 ;否則 輸出算法得到的喂料器分配方案和元器件拾貼順序方案：若
，則輸 出
對應的方案
，反之輸出，
對應的方案<
5. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于協(xié)同進化的拱架型貼片機集成優(yōu)化方法,其特征 在于，步驟3所述的染色體和對應的種群，以及個體鄰域；設(shè)元器件的數(shù)量為n，待分配 位置的喂料器個數(shù)為a，貼裝頭的個數(shù)為Η ;定義喂料器分配個體的染色體為序列α = (a i a 2. . . a i. . . a a)，其中a i表示喂料器i所在的喂料槽號；定義元器件拾貼順序個體的 染色體為序列旦二⑶'山···，^'^，^"···，^!!，···，^'…···，^'^，^…···，^^，·· .，β ' el，. . .，β ' eH，β el，. . .，β eH)，其中（β ' gl，. . .，β ' gH)表示第g個拾貼循環(huán)中元器件拾 取順序，（β gl，. . .，β gH)表示第g個拾貼循環(huán)中元器件貼裝順序；序列中的每個元素代表一 個元器件；LXL個喂料器分配個體構(gòu)成為喂料器分配種群矩陣，LXL個元器件拾貼順序個 體體構(gòu)成元器件拾貼順序種群矩陣；個體鄰域定義為個體周圍緊鄰的8個個體體構(gòu)成的集 合。
6. 根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于協(xié)同進化的拱架型貼片機集成優(yōu)化方法，其特征在于， 步驟（3. 4. 2)具體為： (3.4. 2.1)對
中的某個個體
若
，則
存活，令
否則對喂料器分配個體
執(zhí)行變異算子，即任意交換兩個喂料器的放置位 置，得到新個體
中的每個個體執(zhí)行上述操作，即得到新的種群
(3.4. 2. 2)對
中的某個個體
若
則
存活，令
;否則對元器件拾貼順序個體
執(zhí)行變異算子，即任意交換元器件的拾取 或者貼裝順序，得到新個體
1中的每個個體執(zhí)行上述操作，即得到新的種群
7. 根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于協(xié)同進化的拱架型貼片機集成優(yōu)化方法，其特征在于， 步驟3. 5具體為： (3. 5. 1)對
中的每個個體.
，令
；產(chǎn)生隨機數(shù)
域交叉概率），將
進行兩點交叉，產(chǎn)生兩個新個體，用其中適應值最大的個體 更新
；重復本過程m(m〈4)次；如果
，則令
；從而形成 型的種群
(3. 5. 2)對
中的每個個體
，令
；產(chǎn)生隨機數(shù)
；gr2〈Pn，將
和.
進行兩點交叉，產(chǎn)生兩個新個體，用其中適應值最大的個體更新
；重復 本過程m(m〈4)次；若彳
，則令
：從而形成型的種群
8. 根據(jù)權(quán)利要求4或7所述的一種基于協(xié)同進化的拱架型貼片機集成優(yōu)化方法，其特 征在于，步驟（3. 5. 1)所述的喂料器分配個體的染色體兩點交叉按如下規(guī)則進行： (1) :對待交叉的父代 a i = { α η· · · α π· · · a la}，α 2 = { α 21· · · α 2i. · · a 2a}，任意選 擇兩個位置k和1，1 < k〈l < a ; (2) :保留 a i 中的{ α η· · · a lk}和{ α u. · · a la}到子代 〇1 中； (3) :除去〇2中〇1的各元素，將剩余α2的內(nèi)容按順序依次傳遞到〇1剩余的位置上， 即得到完整 〇1序列； (4) :交換αι、α2，按上述步驟可得另一個子序列〇2。
9. 根據(jù)權(quán)利要求4或7所述的一種基于協(xié)同進化的拱架型貼片機集成優(yōu)化方法，其特 征在于，步驟（3. 5. 2)所述的元器件拾貼順序個體的染色體兩點交叉按如下規(guī)則進行： 35.1:產(chǎn)生隨機數(shù)1'5￡[〇，1]，若1*5〈?。，其中？。為交叉方法選擇概率，則執(zhí)行步驟55.2， 否則執(zhí)行步驟S5. 3 ; S5. 2 :將父代中的元器件拾取順序序列（β ' η，. . .，β ' 1Η，. . .，β ' gl，. . .，β ' gH，. . .，β ' ei，. . .，β ' eH)執(zhí)行如權(quán)利8所述的兩點交叉方法； S5. 3 :將父代中的元器件貼裝順序序列（β n，. . .，β 1H，. . .，β gl，. . .，β gH，. . .，β ei，. · .，β eH)執(zhí)行如權(quán)利8所述的兩點交叉方法。
10. 根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種基于協(xié)同進化的拱架型貼片機集成優(yōu)化方法，其特征 在于，其算法過程中步驟3. 7所述的隨機局部搜索按如下規(guī)則進行： 3. 7. 1 :對if中的每個喂料器分配個體，執(zhí)行基于插入和交換鄰域的隨機局部搜索算 法： (3. 7. 1. 1)隨機將某個喂料器位置放入一個空白喂料槽；若適應值減少，則將當前個 體進行替換，令Pi = 〇 ;否則令Pi = Pi+Ι ;重復本步驟，直到pPPh ; (3. 7. 1. 2)隨機將某兩個喂料器位置交換；若適應值減少，則將當前個體進行替換，令 p2 = 0 ;否則令p2 = p2+l ;重復步驟本步驟，直到p2>Pn2 ; 3. 7. 2:對?；11中的每個元器件拾貼順序個體，執(zhí)行基于交換鄰域的隨機局部搜索算法： 隨機將兩個不同拾貼循環(huán)中的元器件的拾取順序進行交換，元器件放置位置的距離小于 Δ，并更新對應兩個拾貼循環(huán)的貼裝順序，重新計算適應值；若適應值減少，則更新當前元 器件拾貼順序個體，且令= 〇 ;否則令= ρ3+ι ;重復本過程，直到p3>Piv
【文檔編號】G06Q10/04GK104156780SQ201410326534
【公開日】2014年11月19日 申請日期:2014年7月9日 優(yōu)先權(quán)日:2014年7月9日
【發(fā)明者】張雪, 羅家祥, 胡躍明 申請人:華南理工大學