基于LabVIEW平台的SMT贴片机路径优化的说研究.pdf - 第51页
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图５．２算法参数设置
在蚁群算法中Ｑ、Ｑ、Ｂ、ｐ和蚂蚁数的最佳组合值是通过实验来确定的。
它们对算法性能也有很大的影响，Ｑ值的大小表明留在每个结点上的信息量受重
视的程度，Ｑ值越大，蚂蚁选择以前选过的点的可能性越大，但过大会使搜索过
早陷于局部最优解。Ｂ的大小表明启发式信息受重视的程度。Ｑ值会影响算法的
收敛速度，Ｑ过大会使算法收敛于局部最优解，过小又会影响算法的收敛速度，随
问题规模的增大，Ｑ的值也需要随之变化。蚂蚁的数目越多，算法的全局搜索能
力越强，但数目的加大将使算法的收敛速减慢，而且在蚂蚁数目相同时，随问题
规模的增大，算法的全局搜索能力将会降低。所以在生产之前，一定要根据生产
情况，通过实验来确定蚁群算法中Ｑ、Ｑ、Ｂ、ｐ和蚂蚁数的最佳组合值。
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图５．３从数据库读数据
圆
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园
÷露
图５．２表示从数据库中读取ＣＡＤ数据，并从中得到ＰＣＢ板上每个贴装点的坐
标（ｘ，ｙ）及元件类型，同时得到ＰＣＢ板上所有贴装元件的类型。其中Ｖ１７，Ｖ１６．Ｖ１４
是本程序的子ＶＩ。子ＶＩ是供其他ＶＩ使用的ＶＩ，与子程序类似¨引。子ＶＩ
是层次化和模块化Ｖ工的关键组件，它能使Ｖ工易于调试和维护。使用子
ＶＩ是一种有效的编程技术，因为它允许在不同的场合重复使用相同的代
码。Ｇ编程语言的分层特性就是在一个子Ｖ工中能够调用到另一个子Ｖ工ｎ引。
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图５．４计算喂料器排列位置
在５．１中我们讨论了影响路径优化的几个原则，其中喂料器排放位置对路径
优化有重要的影响。我采用的方法是将拾取频率高的喂料器优先排放，即将存放
ＰＣＢ板上数量最多一类元件的喂料器优先放置在喂料槽上，其位置为和ＰＣＢ板上同
类型元件距离之和最小的喂料槽。其它喂料器依次排放。
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图５．５贴片头路径计算优化过程