题目：装配规划智能优化算法库原理与实现

为解决传统装配规划方法遇到的“组合爆炸”和“盲目搜索”难题，多种智能优化算法被应用于求解装配规划问题。但是，由于各智能优化算法的局限性和装配规划问题的复杂性，任何一种算法都不能适用于所有的情况。因此，有必要开发支持规划人员根据应用场景选择合适算法的装配规划智能优化算法库。本文结合国家863项目——复杂产品协同装配设计、工艺规划及仿真验证技术的要求，对装配规划智能优化算法库的原理与实现开展研究。算法库主要包括算法顾问和装配规划智能优化算法池两部分。算法顾问从规划人员对待求解问题的描述开始，以算法可量化性能为主要参考指标，考虑装配规划问题的复杂度等特征，兼顾规划人员对算法的倾向程度，全面权衡，根据经验公式计算求得的算法库中各算法对当前规划问题的适合值，从而向规划人员推荐最合适的算法。装配规划智能优化算法池主要包括装配规划遗传算法(GA-AP)、装配规划粒子群优化算法(PSO-AP)、装配规划蚁群算法(AC-AP)、装配规划模拟退火算法(SA-AP)等优化算法。规划人员可根据算法顾问的建议选择合适的算法，来完成优化计算。基于上述原理，本文利用JAVA语言实现了一个装配规划智能优化算法库原型系统，并应用两个工程实例验证了算法库的正确性和实用性。最后，总结了全文并给出了进一步的研究建议。