电子产业近年来已发展成为一个国家科技及经济的发展标志，SMT在电子产品的生产中占有十分重要的位置，一条完整的SMT生产线由多台设备构成，其中最为关键的是贴片机。贴片机完成了将元件从指定位置拾取，然后贴放到其在PCB上对应的位置。完成一块PCB，在贴片机上所用的时间远远大于在他设备上的时间，因此有必要针对贴片机的贴装优化进行研究。本文对SMT生产线进行了简单介绍，研究了生产线中的关键设备——贴片机的贴装过程，归纳总结出多头贴片机的贴装效率影响因素，分析供料器的分配及贴装顺序的规划对贴装时间的影响。首先提出合理假设并建立贴装问题的数学模型，由于贴装是由一个个的贴装循环构成的，因此解决问题时分为两个步骤，首先获取每个贴装循环内部的贴装位置，然后将贴装循环视为城市，最终将问题转换为城市的遍历问题。贴片机进行贴装之前需要先对吸嘴进行选择及分配，吸嘴更换次数受吸嘴选择的影响，由于吸嘴更换需要时间较长，设计吸嘴选择方案达到最小化吸嘴更换次数的目的。贴装循环数目直接影响着贴装时间，分配吸嘴的目的是使吸嘴头负载均衡，即每个吸嘴头对应贴装元件数目相近，以减少贴装循环数目。取料时贴片头需要不断的在PCB与供料器之间及供料器上移动，移动时间与供料器的位置分配直接相关。针对以上各问题，本文分别设计了解决方案，最终成功将问题转换为扩展的旅行商问题。每个贴装循环内部有多个贴装点，本文采用近邻算法优化这些元件的贴装顺序。通过对旅行商问题的学习，决定采用遗传蚁群算法解决优化贴装顺序。传统遗传算法的交叉概率及变异概率是固定的，本文设计了一种自适应策略对算法进行改进。根据蚁群算法原理，提出基于贴装顺序的蚁群算法步骤，通过实验配置蚁群算法参数组。针对遗传算法和蚁群算法各自的缺陷，将改进后的遗传算法与蚁群算法融合，充分利用两种算法各自的优势。鉴于固定融合点的不足，参考两种算法的时间-速度图设计了一种动态融合方式。通过matlab仿真实验，根据实验结果验证算法的效果。整个优化问题以VC6.0作为平台，采用C++语言编程实现并通过MFC界面显示优化后结果。