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首页> 外文会议>Second ICSC Symposium on Engineering of Intelligent Systems, Jun 27-30, 2000, Scotland, U.K. >Optimization of Gantry Type SMT Placement Machines Using Genetic Algorithms
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Optimization of Gantry Type SMT Placement Machines Using Genetic Algorithms

机译：基于遗传算法的龙门式SMT贴片机优化

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Surface Mount Technology (SMT) is a robust methodology that has been widely used in the past decade to produce circuit boards. Analyses have shown that the automated placement stage is often the bottleneck among all the stages in the SMT production line. Improving the performance of this stage is a key issue for increasing SMT production line throughput. This paper presents experimental results using genetic algorithms to optimize gantry-type SMT placement machines. Four crossover operators, four selection methods, and several probability settings are used in our experiments. A penalty function is used to handle constraints. Comparison of genetic algorithms with local search is presented in support of the use of genetic algorithms for this problem.
机译：表面贴装技术（SMT）是一种可靠的方法，在过去的十年中已广泛用于生产电路板。分析表明，自动贴装阶段通常是SMT生产线所有阶段的瓶颈。改善此阶段的性能是提高SMT生产线吞吐量的关键问题。本文介绍了使用遗传算法优化龙门式SMT贴装机的实验结果。在我们的实验中使用了四个交叉算子，四种选择方法和几种概率设置。惩罚函数用于处理约束。提出了遗传算法与本地搜索的比较，以支持使用遗传算法解决此问题。

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