基于遗传算法的高精度贴片机集成优化

文章针对美国环球仪器公司研发的双拱架高速度和高精度贴片机，研究关于其喂料器的位置分配和元器件的贴装顺序问题，引入适当的0～1决策变量，提出一类控制循环贴装的新型约束条件和一组保证模型所得解即为原优化问题可行解的充分必要条件，建立准确、简洁的数学优化模型，利用遗传算法求出优化方案。通过计算机模拟验证了集成优化的有效性，将遗传算法和模拟退火算法的实验结果进行比较和分析，表明了遗传算法的优势。

模因内三角概率选择混合蛙跳算法

为优化拱架型多头贴片机贴装顺序,建立了贴装顺序数学模型。按照三角概率分布选择多只蛙实现模因进化的策略,改进混合蛙跳算法,构建模因内三角概率选择混合蛙跳算法,解决了贴装顺序优化问题。实验表明,新算法具有比混合蛙跳算法更高的收敛率,比基因遗传算法具有更好的准确性及更高的收敛率,有效解决了贴装顺序优化问题。通过算法参数分析得出,随着蛙群个体数量的增加,算法能够得到更优解;模因组数对算法的影响小于蛙群的个体数量;对应不同蛙群的个体数量,有一个与之对应的模因组数,使算法相对稳定。

网络备用容量优化配置的数学模型

本文研究了SDH通信网的保护问题。当故障发生时，我们必须找到一些路由用于建立足够的恢复通道。同时，在建立一个通信网络时，又希望在满足一定保护要求的前提下，使用最少的备用资源。要合理地解决这个问题，首先要建立网络优化配置的数学模型，本文提出了一个简洁且计算方便的数学模型。