JP3842858B2

JP3842858B2 - 電子部品実装最適化方法

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Publication number: JP3842858B2
Application number: JP00614697A
Authority: JP
Inventors: 正幸坂井; 隆司宮嶋; 竜雄小板橋
Original assignee: Suzuki Co Ltd; Nagano Prefectural Government
Current assignee: Suzuki Co Ltd; Nagano Prefectural Government
Priority date: 1997-01-17
Filing date: 1997-01-17
Publication date: 2006-11-08
Anticipated expiration: 2017-01-17
Also published as: JPH10209681A

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、プリント基板などの基板に複数種類の電子部品を複数のフィーダからマウンタヘッドで供給し、実装する電子部品実装機におけるマウンタヘッドの総移動距離若しくは総移動時間を最適化する電子部品実装最適化方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
電子部品の小型化、高集積化にあわせて、プリント基板（以下単に基板という）に実装される電子部品の数が非常に多くなってきており、製造時間の短縮化を図ってコストの低減を行うためには、電子部品実装機が電子部品を基板に実装する時間が重要な要件であり、生産性を左右する。
ここで、この実装時間を短縮するためには電子部品実装機のマウンタヘッドの移動速度の向上も有効であるが、この方法は電子部品実装機自体のコスト上昇を伴うために、マウンタヘッドに無駄な動きをなるべくさせないようにして実装時間を短縮する方法が非常に有効である。
【０００３】
そしてマウンタヘッドの無駄な動きを少なくするためには、複数のフィーダ（フィーダからは一種類の電子部品が供給される）が所定の位置に配置されて成る電子部品供給部内でのフィーダの配置と、基板に実装される電子部品の実装順番の双方若しくは少なくとも一方を最適化して、基板に電子部品を電子部品実装機が実装し終わるまでのマウンタヘッドの総移動距離若しくは総移動時間を最も少なくするようにすればよい。
【０００４】
そこで従来は、フィーダの配置と、電子部品の実装順番の双方若しくは一方の最適な組み合わせを求めるため、総移動距離若しくは総移動時間を算出する評価関数を決定しておき、全ての組み合わせに対して評価を行って総移動距離若しくは総移動時間が最小となる組み合わせを求めていた。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上述した従来の最適化方法では、一つの基板に実装される電子部品の数も種類も非常に多くなってきている現在では、組み合わせの数が無数に存在し、計算に時間がかかり実用的ではないという課題が生じた。
一例として、フィーダの配置の決定において、電子部品供給部内でのフィーダの配置可能な位置の数がａ個、フィーダの数がｂ個（ａ≧ｂ）とした場合には、その組み合わせの数は、_aＣ_b×ｂ！個となり、ａ＝１０、ｂ＝５の場合でも３０２４０通り存在する。さらに電子部品数をｃ個とし、実装順番も合わせた組み合わせの数は例えばｃ＝２０の場合、_aＣ_b×ｂ！×ｃ！個となり、約７．４×１０²²通りにもなる。現実には、基板によっては部品は１０００〜２０００以上あり、その種類も１００種類以上あることから、その組み合わせは非常に多く全てについて評価を行って総移動距離若しくは総移動時間が最小となる組み合せを見つけることは非現実的である。
【０００６】
従って、本発明は上記課題を解決すべくなされ、その目的とするところは、現実的な時間内で、マウンタヘッドの総移動距離若しくは総移動時間をより短くできるより最適に近いフィーダの配置および／または電子部品の実装順番を決定可能な電子部品実装最適化方法を提供することにある。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するために、本発明のうち請求項１記載の発明は、複数のフィーダが所定の位置に配置されて成る電子部品供給部と複数種類の電子部品が実装される基板との間をマウンタヘッドが移動して電子部品供給部の電子部品を基板に実装する電子部品実装機における前記マウンタヘッドの総移動距離若しくは総移動時間を最適化する電子部品実装最適化方法において、前記複数のフィーダの前記電子部品供給部内での配置位置を連結して該配置位置の配列からなる個体を所定の数だけ生成し、生成された各個体に対して前記総移動距離若しくは総移動時間を評価値として遺伝的アルゴリズムを適用して複数のフィーダの電子部品供給部内での配置位置の最適化を図る方法であって、前記生成された各個体に対して遺伝的アルゴリズムにおける遺伝的操作を行って次世代の個体を生成する際に、１または２以上の所定の個体に対して前記配列を所定方向に所定の数だけ移動させ、移動方向の先端部に達した個体を構成する要素は移動方向の後端部に回るローテーションにより、新たな個体を生成することを特徴とする。
このように、大域的な探索に敵している遺伝的アルゴリズムを適用することによって、膨大なフィーダの電子部品供給部内での配置位置の配列の中から実用的に十分な配列を現実的な時間で探索することができる。
また、一般的な遺伝的アルゴリズムにおける遺伝的操作である淘汰、交叉、突然変異に加えて上記のようなローテーションという新たな遺伝的操作が加わるため、より大域的な探索が可能となる。このローテーションという操作は、個体の重要な部分が保存されるという効果があり、局所解に陥ることを防止できたり、また最適解へ収束するまでの時間が短くなる可能性が高まる。
【０００８】
また、前記個体は、前記配置位置の配列と前記基板への前記電子部品の実装順番の配列とを連結して構成し、前記生成された各個体に対して遺伝的アルゴリズムにおける遺伝的操作を行って次世代の個体を生成する際には、各個体の前記配置位置の配列と前記実装順番の配列の一方若しくは両方に対して独立して前記遺伝的操作を行うようにすると、フィーダの電子部品供給部内での配置位置と共に、電子部品の実装順番の最適化も併せて図ることが可能となり、マウンタヘッドの総移動距離若しくは総移動時間をより最適なものにすることが可能となる。
【０００９】
前記ローテーションは、前記評価値の内の最高評価値からｎ番目（ｎは自然数）までの評価値を持つ個体に対して行うようにするとよい。これにより、高い評価値を有する個体の配列の重要な部分が大幅に変更されないために最適解へ収束するまでの時間が短くなる可能性が一層高まる。
【００１０】
【発明の実施の形態】
以下、本発明に係る電子部品実装最適化方法の好適な実施の形態を添付図面に基づいて詳細に説明する。
（第１の実施の形態）
本発明に係る電子部品実装最適化方法が用いられる電子部品実装機（マウンタ）１０の概要構造について図１〜図３を用いて説明する。
電子部品供給部１２は、複数のフィーダ１４が所定の位置に配置されて形成されている。
詳細には、基板１６を挟むようにしてフィーダ１４を装着可能な複数のフィーダ装着部１８が２列平行に並設されている。この複数のフィーダ装着部１８の内の任意のフィーダ装着部１８にフィーダ１４が取り付けできる。
なお、基板１６はレール２０上を移動しながら電子部品実装機１０に定寸送りで送り込まれ、所定の電子部品が実装された後に同じくレール２０上を移動して後工程へ送られる。
【００１１】
マウンタヘッド２２は、電子部品供給部１２にあるフィーダ１４と複数種類の電子部品２４が実装される基板１６との間を移動して電子部品供給部１２の電子部品２４を基板１６に実装する。
詳細には、マウンタヘッド２２には電子部品２４を吸着する１又は２以上の吸着ユニット２６が取り付けられている。この吸着ユニット２６は電子部品吸着用のノズル２８を有し、このノズル２８は吸着ユニット２６内に設けられたノズル駆動部（不図示）によりＺ方向（上下方向）に移動され、かつＺ方向の回動軸を中心として回動される。吸着および吸着解除動作はノズル２８からのエアの吸引・排出により行われる。吸着ユニット２６が複数の場合には、フィーダ１４が隣接したフィーダ装着部１８に配置されていることを条件に、一度に複数種類の電子部品２４を吸着して基板１６上へ移動することが可能となる。
【００１２】
また、マウンタヘッド２２は基台３０上面に配されたＸＹユニット３２上に取り付けられ、基台３０上部の空間内でＸ方向、Ｙ方向へ水平移動可能となっている。詳細にはＸＹユニット３２は、Ｘ軸３２ａとＹ軸３２ｂとを有し、一例としてＹ軸３２ｂ上でＸ軸３２ａがＹ方向へ、またＸ軸３２ａ上でマウンタヘッド２２がＸ方向へ移動可能に構成され、ＸＹユニット３２内に設けられた不図示の駆動機構によって駆動されて任意の位置に移動可能である。なお、この駆動機構は吸着ユニット２６をＺ方向へ移動したり、回動させる機能も有している。
【００１３】
吸着ユニット２６とＸＹユニット３２は、マイクロコンピュータ（マイコン）３４とメモリ３６と入力インターフェース（入力Ｉ／Ｆ）３８等により構成される制御部４０により所定のパターンで動作するように制御される。
詳細には、入力Ｉ／Ｆ３８からは、種々のデータ（フィーダ１４の種類と数、基板１６上の電子部品２４の実装位置とその種類、吸着ユニット２６の数、基板１６と電子部品供給部１２にあるフィーダ装着部１８との位置関係等）からなる基礎データが入力される。マイクロコンピュータ３４は、入力されたデータをメモリ３６内の基礎データ領域３６ａに記憶し、その後予めメモリ３６のプログラム領域３６ｃに記憶されたフィーダ１４の電子部品供給部１２内での配置位置および／若しくは基板１６への電子部品２４の実装順番を求める遺伝的アルゴリズムに基づいた演算プログラムを実行する。そして求めた配置位置と実装順番をメモリ３６内の最適値領域３６ｂに記憶させ、この配置位置と実装順番のデータに基づいて吸着ユニット２６やＸＹユニット３２を制御して電子部品２４を基板に実装する。
【００１４】
各フィーダ１４には同一種類の電子部品２４が、図２の拡大図に示すようにテープ４２に所定の間隔で設けられた凹部に収納されており、テープ４２が定寸で送り出されることによって電子部品２４が吸着ユニット２６の吸着位置に順次供給される構成となっている。またフィーダ１４のテープ４２の送り出し動作は制御部４０により制御されて吸着ユニット２６の動きと連動する。
上記の構成により、マウンタヘッド２２はフィーダ１４へ移動し、吸着位置に供給された電子部品２４を吸着ユニット２６を下方へ移動させて吸着して上方へ持ち上げ、基板１６への取付角度を考慮しつつ電子部品を回転させながら基板１６上方へ搬送する。その後、吸着ユニット２６を下方へ移動させて基板１６の所定の位置に電子部品２４を搭載し、吸着を解除した後に上方へ移動し、次の電子部品２４を吸着すべく次のフィーダ１４方向へ移動する。
この動作を繰り返すことによって、電子部品実装機１０は搬送されてきた基板１６上の電子部品装着部位に順次所定の電子部品２４を実装することができる。
【００１５】
ここで、基板１６上に電子部品２４を効率よく短時間で実装するためには、基板１６上への電子部品２４の実装順番、フィーダ１４の電子部品供給部１２内での配置を考慮する必要がある。これらの内の少なくとも一方を最適化することによって、マウンタヘッド２２の総移動距離若しくは総移動時間をより短縮でき、効率のよい電子部品２４の実装が可能となる。さらに双方を最適化すれば、より一層総移動距離若しくは総移動時間を短縮できる。
【００１６】
続いて、電子部品実装機１０の動作をマイクロコンピュータ３４の動作を中心にして図４や図５のフローチャートを用いて説明する。
最初に、電子部品実装機１０の全体動作を図４のフローチャートを用いて説明する。
ステップ１０１において、上述したように入力Ｉ／Ｆ３８から基礎データが電子部品実装機１０に入力される。入力された基礎データ（フィーダ１４の種類と数、基板１６上の電子部品２４の実装位置とその種類、吸着ユニット２６の数、基板１６と電子部品供給部１２にあるフィーダ装着部１８との位置関係等のデータから成る）は、マイクロコンピュータ３４によりメモリ３６内の基礎データ領域３６ａに記憶される。
【００１７】
ステップ１０２において、マイクロコンピュータ３４はメモリ３６に記憶された演算プログラムを実行して基礎データを基に、より最適なものに近いフィーダ１４の電子部品供給部１２内での配置位置および／若しくは基板１６への電子部品２４の実装順番を求め、メモリ３６内の最適値領域３６ｂに記憶する。
ステップ１０３において、マイクロコンピュータ３４はメモリ３６内の最適値領域３６ｂに記憶されたフィーダ１４の電子部品供給部１２内での配置位置および／若しくは基板１６への電子部品２４の実装順番に基づいてＸＹユニット３２を動かしてマウンタヘッド２２を電子部品供給部１２と基板１６との間で移動させると共に、吸着ユニット２６を作動させて電子部品２４をフィーダ１４で吸着して基板１６上に実装する。基板１６に予め決められた電子部品２４がすべて実装されたら当該基板１６の実装動作を終了し、基台３０上に搬送されてくる新たな基板１６に同様の順番で電子部品２４を実装する。この実装動作を繰り返す。
【００１８】
続いて、本発明の特徴点であるステップ１０２における遺伝的アルゴリズムを適用した演算プログラムについて図５のフローチャートを用いて説明する。なお、電子部品実装機１０内でのフィーダ装着部１８（B00 〜B11 ）と基板１６内の電子部品２４の実装位置（J00 〜J23 ）の平面的位置関係が一例として図６に示すような位置関係にあるモデルを用いて説明する。また、基板１６に実装される電子部品２４の種類は一例として（Ｐ、Ｑ、Ｒ、Ｓ、Ｔ）の５種類であるとする。
【００１９】
まず、ステップ２０１において初期個体群を生成させる。ここで個体は、電子部品２４の基板１６への実装順番とフィーダ１４の電子部品供給部１２内での配置位置を示す文字データ（要素）を連結して、実装順番の配列と配置位置の配列とで表現される。
つまり、実装順番は、実装する順番に実装位置（J00 〜J23 ）を並べて表現する。
配置位置は、５種類の電子部品２４（Ｐ、Ｑ、Ｒ、Ｓ、Ｔ）が装着されるフィーダ装着部１８（B00 〜B11 ）の配列で表現する。
個体の具体例を下記に一つ示す。J が付く前半の配列は実装順番を示す配列（第１配列、24個の要素で構成される）であり、B が付く後半の配列は配置位置の配列（第２配列、５個の要素で構成される）である。
（J01 ，J08 ，J15 ，・・・，J02 ，J03 ：B01 ，B04 ，B09 ，B05 ，B07 ）
このような個体を、実装位置（J00 〜J23 ）、フィーダ装着部１８（B00 〜B11 ）を独立して組み合わせて異なった第１配列、第２配列をそれぞれｍ個（ｍは２以上の自然数）作って連結することで、ｍ個生成する。生成された各個体は文字列データとしてメモリ３６の演算領域３６ｄに記憶される。
【００２０】
次に、ステップ２０２において、各ｍ個の個体に対して、それぞれの実装順番と配置位置を示す要素に基づいて総移動距離若しくは総移動時間を評価値として演算して求める。この場合には評価値が小さい、つまり移動距離若しくは移動時間が少ない個体の方が評価が高くなり、最も評価が高い、つまり評価値が最小の個体がその時点での最適個体となる。
ステップ２０３において、この最適個体の評価値が予め決められた移動距離若しくは移動時間より小さくなったか否か、または予め決められた世代数を繰り返したか否かを判断し、この条件を満たす場合には演算プログラムを終了する。
また、条件を満たさない場合にはステップ２０４に移り、例えば評価の低い、つまり評価値の大きい個体を淘汰したり、個体同士を交叉したり、一つの個体を構成する要素に対して突然変異の手法を適用して要素を変更したりして、次の個体群を生成させ、ステップ２０２に移る。
【００２１】
以下、ステップ２０３の条件を満たすまでステップ２０２〜ステップ２０４を繰り返す。遺伝的アルゴリズムにおいて、この繰り返す単位を世代と呼ぶ。そして、最後の評価において最も評価値が小さいものが最終的な最適個体となる。なお、ステップ２０４において次の個体群を生成させる際に、例えば評価の高い個体をその高い順に少なくともａ個（ａは自然数）を残し、残りのｍ−ａ個の個体に対して淘汰、交叉、突然変異を適用して次の個体群を構成するｍ−ａ個の個体を生成し、残したａ個の個体を加えて次のｍ個の個体とすると、世代を重ねる毎に最良個体の評価値が同じか若しくは改善されるために適当である。
【００２２】
ここで、遺伝的アルゴリズムにおいて、個体を変更させる遺伝的操作である交叉、突然変異について説明する。
まず、交叉は、例えば一様乱数により選択した２つの個体Ａ、Ｂの第１配列、第２配列のそれぞれにおいて、各配列ごとに共通の位置を一様乱数により決定する。そして第１配列と第２配列のそれぞれに対して、例えば決定された位置より右側の要素列を交換して次の個体を２つ生成する操作をいう。
図７は交叉の動作の例を示すものである。一様乱数により選択した２個の個体Ａ、Ｂにおいて、第１配列、第２配列ごとに共通の位置を一様乱数により決定し、各配列のそれぞれに対してその位置（破線）より右側の要素列を交換し、次の個体を生成している。なお図７における個体の配列表現は交叉及び突然変異により解となりえない個体（１つの配列内に同じ要素が含まれる個体）が生成される事を防ぐために前述した配列例を順序表現化した例である。
次に、突然変異は、予め設定された確率（突然変異率）に従い、各個体に対して要素の一部若しくは全部を他の要素に変換し、次の個体を生成させる操作をいう。
【００２３】
このように、マウンタヘッド２２の総移動距離若しくは総移動時間を最適化する問題のように、目的関数が定義できない、いわゆる離散値をとる変数で表されるシステムの最適化を図る場合には、上述したような遺伝的アルゴリズムを用いてフィーダ１４の配置位置や基板１６の電子部品２４の実装順番の最適値を求めるようにすると、膨大なフィーダの電子部品供給部１２内での配置位置の配列の中から実用的に十分な配列を現実的な時間で探索することができる。
【００２４】
また上記の実施の形態では、個体を実装順番の配列とフィーダの配置位置の配列を連結して表現しているが、例えば基板１６への電子部品２４の実装順番が予め決まっている場合には、フィーダの配置位置の配列のみで個体を表現すれば良いし、またフィーダの配置位置が予め決まっている場合には、電子部品２４の実装順番の配列のみで個体を表現すれば良い。
【００２５】
実際に下記条件の基で、探索を３０世代に渡り行った結果を図８に示すが、個体群の評価値（この例では総移動距離、つまり経路長である）の平均と共に最良個体の評価値も順次下がり、最適解に収束している。
ここでは、電子部品数２４個、電子部品供給部１２内でのフィーダ１４のフィーダ装着部１８の数が１２個、フィーダ１４の数が５個、マウンタヘッド２２に取り付けられる吸着ヘッド２６の数が１個とし、あらかじめ電子部品の実装順番を決めた上で、フィーダ１４の配置位置の最適な組み合わせを探索した。まず、最初に一様乱数で５８個の個体群を生成し、経路長を評価値として図５に示す遺伝的アルゴリズムの処理を施したものである。
経路長の計算をする際の基板１６と電子部品供給部１２内にあるフィーダ装着部１８との位置関係、基板１６上での電子部品の種類および電子部品の位置等は図６に示す通りとし、マウンタヘッド２２がスタート位置４４からスタートして、決められた実装順番で該当するフィーダ１４の位置と基板１６上の電子部品位置との移動を繰り返す際の、その総経路長を位置スケール４６を基に計算している。また、この時の電子部品の実装順番は J00から J23まで添数字の小さい順に実装していくこととした。
【００２６】
探索結果には、一様乱数の発生状況により、ある程度のバラツキが見られるが、乱数系列を変更した３０回の探索結果では最適解に収束した世代が最短で２世代目、最長でも１２世代目には収束しており、平均では７．７世代目で最適解に収束している。図８にはこの平均に最も近い８世代目に収束した探索結果を示してある。フィーダ１４の配置位置の全ての組み合わせは、フィーダ装着部１８の数及びフィーダの数より ₁₂Ｃ₅×５！で計算され、９５０４０通りあるが、探索結果において最適解に収束するまでに評価した組み合わせの数は、一世代当たりの個体数及び平均収束世代数より５８×７．７で計算され、約４４７回となり、全ての組み合わせについて計算する場合に比べて十分に小さいことが分かる。
【００２７】
（第２の実施の形態）
本実施の形態における電子部品実装機の構成と動作は、上述した第１の実施の形態の電子部品実装機の構成および動作と略同じであるが、フィーダ１４の配置位置や基板１６の電子部品２４の実装順番の最適値を求める遺伝的アルゴリズムを用いた演算プログラムの一部が相違しており、この相違部分が本実施の形態の特徴点となっている。
【００２８】
この特徴点は、図９に示すフローチャートで明らかなように、次の個体群を生成するステップ２０４において、各個体の要素に対する操作（淘汰、交叉、突然変異）に、あらたにローテーションという操作を加える点である。
最初に、このローテーションについて図１０を用いて説明する。
まず個体を構成する要素列において、一様乱数によりシフトする要素の数を決定する。図１０においては一例としてシフトする要素の数は４である。
その後、予め設定されている方向（図１０では一例として右方向）に個体を構成する各要素をそれぞれ４つずつシフトする。なお、右端に達した要素は左端に回る。つまり、個体を構成する要素が所定の方向に所定の数だけ回転移動するのである。
この操作により、新たな個体が生成できる。
【００２９】
このローテーションという操作のメリットは、個体を構成する要素を変えずに、個体を構成する要素相互間の隣接関係をなるべく保持しつつ新たな個体を生成できる点にある。
特に、ある程度の最良個体が求められてきた状態においては、この最良個体をそのまま残し、残りの個体に対して新たに交叉や突然変異を適用して次の個体群を生成する第１の実施の形態の方法も良いが、最良個体の近辺にさらによい最適解が存在する可能性も高い。しかしながら、この最良個体に対して交叉や突然変異を適用しても、必ず最良個体の構成要素は変化してしまい、要素を保存することは不可能であり、また要素相互間の隣接関係をなるべく保持しながら、要素位置を変更することができない。一方、ローテーションでは、最良個体の要素を変えずにその配列を変えられ、要素相互間の隣接関係をなるべく保持しながら要素位置を変更することもできる。
よって、個体の重要な部分が保存されるという効果があり、局所解の周辺にある他の局所解を隈なく探索でき、特定の局所解に陥ることを防止できたり、また最適解へ収束するまでの時間が短くなる可能性が高まる。
【００３０】
例えば、吸着ユニット２６が複数の場合では、フィーダ１４の配置位置の組み合わせ配列において、複数種類の電子部品の吸着を同時に行える部分的要素配列パターンが数多く存在することがマウンタヘッド２２の総移動距離若しくは総移動時間を短くするのに大きな影響を与え、このような部分的要素配列パターンを内包する組み合わせ配列から成る個体が最良個体となるのである。しかしながら、上述したような部分的要素配列パターンを同じく有する個体であっても、部分的要素配列パターンが基板１６に近い位置に配置されている個体と基板１６から遠方に配置されている個体とでは、基板１６に近い位置に配置されている個体の評価の方が高いのは当然であるが、従来の遺伝的アルゴリズムを用いた場合に上述したような部分的要素配列パターンが基板１６から遠方に配置されている個体でも局所解となる場合が生ずる。よって、このような個体に対してはローテーションを用いることで、上記部分的要素配列パターンをその構成要素間の隣接関係を維持した状態でフィーダ１４の配置位置の組み合わせ配列全体中を移動させることができ、より基板１６に近い位置に変更することが可能となる。このことから、局所解に陥ることの防止や、より早く最適解に収束できる可能性が高められるのである。
【００３１】
また、ローテーションは、最高評価値（つまり評価値の値が小さいもの）の個体に対してだけでなく、個体の要素が変化しないために、評価値の内の最高評価値からｎ番目（ｎは自然数）までの評価値を持つ、評価の高い複数の個体に対して行うようにしてもよい。これにより、高い評価値を有する個体の配列の重要な部分が大幅に変更されないために最適解へ収束するまでの時間が短くなる可能性が一層高まる。
【００３２】
以上、本発明の好適な実施例について種々述べてきたが、本発明は上述する実施例に限定されるものではなく、発明の精神を逸脱しない範囲で多くの改変を施し得るのはもちろんである。
【００３３】
【発明の効果】
本発明に係る電子部品実装最適化方法を用いると、大域的な探索に敵している遺伝的アルゴリズムを適用することによって、膨大な数のフィーダの電子部品供給部内での配置位置の配列や電子部品の基板への実装順番の配列の中から実用的に十分な配列を現実的な時間で探索することができる。
また、個体の配列を所定方向に所定の数だけローテーションさせる方法で新たな個体を生成するようにすれば、一般的な遺伝的アルゴリズムにおける遺伝的操作である淘汰、交叉、突然変異に加えて上記のようなローテーションという新たな遺伝的操作が加わるため、より大域的な探索が可能となる。このローテーションという操作は、個体の重要な部分が保存されるという効果があり、局所解に陥ることを防止できたり、また最適解へ収束するまでの時間が短くなる可能性が高まるという効果もある。
【図面の簡単な説明】
【図１】一般的な電子部品実装機の概要構造を示す斜視図である。
【図２】図１の平面図である。
【図３】本発明に係る電子部品実装最適化方法を実行する電子部品実装機のブロック図である。
【図４】図３の全体動作を示すフローチャートである。
【図５】フィーダの配置位置および／若しくは電子部品の実装順番を求める遺伝的アルゴリズムに基づいた演算プログラムの第１の実施の形態の動作を示すフローチャートである。
【図６】電子部品実装機の一モデルにおけるフィーダ装着部と基板への電子部品の実装位置を示す説明図である。
【図７】交叉による個体生成の操作を示す説明図である。
【図８】図６のモデルに対して本発明に係る電子部品実装最適化方法を実行した際の評価値（マウンタヘッドの総移動距離、つまり経路長）の推移を示すグラフである。
【図９】フィーダの配置位置および／若しくは電子部品の実装順番を求める遺伝的アルゴリズムに基づいた演算プログラムの第２の実施の形態の動作を示すフローチャートである。
【図１０】図９の演算プログラムにおいて用いられるローテーションの動作を説明するための説明図である。
【符号の説明】
１０電子部品実装機
１２電子部品供給部
１４フィーダ
１６基板
１８フィーダ装着部
２２マウンタヘッド
２４電子部品

Claims

複数のフィーダが所定の位置に配置されて成る電子部品供給部と複数種類の電子部品が実装される基板との間をマウンタヘッドが移動して電子部品供給部の電子部品を基板に実装する電子部品実装機における前記マウンタヘッドの総移動距離若しくは総移動時間を最適化する電子部品実装最適化方法において、
前記複数のフィーダの前記電子部品供給部内での配置位置を連結して該配置位置の配列からなる個体を所定の数だけ生成し、生成された各個体に対して前記総移動距離若しくは総移動時間を評価値として遺伝的アルゴリズムを適用して複数のフィーダの電子部品供給部内での配置位置の最適化を図る方法であって、
前記生成された各個体に対して遺伝的アルゴリズムにおける遺伝的操作を行って次世代の個体を生成する際に、１または２以上の所定の個体に対して前記配列を所定方向に所定の数だけ移動させ、移動方向の先端部に達した個体を構成する要素は移動方向の後端部に回るローテーションにより、新たな個体を生成することを特徴とする電子部品実装最適化方法。
前記個体は、前記配置位置の配列と前記基板への前記電子部品の実装順番の配列とを連結して構成し、前記生成された各個体に対して遺伝的アルゴリズムにおける遺伝的操作を行って次世代の個体を生成する際には、各個体の前記配置位置の配列と前記実装順番の配列の一方若しくは両方に対して独立して前記遺伝的操作を行い、電子部品の実装順番の最適化も併せて図ることを特徴とする請求項１記載の電子部品実装最適化方法。
前記ローテーションは、前記評価値の内の最高評価値からｎ番目（ｎは自然数）までの評価値を持つ個体に対して行うことを特徴とする請求項１または請求項２記載の電子部品実装最適化方法。