装配序列规划作为装配规划中重要的组成部分，是工业产品设计、制造过程中必不可少的一项重要任务。作为一类典型的组合最优化问题，智能装配序列规划已成为智能制造、计算机科学等领域共同关注的焦点。近年来，基于实例的装配序列规划方法得到了研究人员广泛的关注。其通过装配体与装配知识库中装配实例间的检索匹配，采用对不同产品中相同或相似的装配结构使用一致装配序列的方式，从而减少装配操作复杂性。在此方法中，对知识库的搜索匹配实质上是图的匹配问题。　　图编辑距离作为图匹配中经典的度量方法之一，通过对代价函数的不同定义，该方法能处理大部分图类型，拥有较好的容错性，能灵活应用于各领域中。在众多图编辑距离方法中，基于二分图的算法时间复杂度为线性，且其匹配精度较好，因此本文面向基于实例的装配序列规划的具体应用，一方面就代价值之间的关系对现有二分图编辑距离算法框架展开进一步研究，另一方面就算法计算过程进行了复杂度上的优化。主要工作有：　　(1)在基于二分图编辑距离的算法框架中，通过使用最短路径算法，构建出两个编辑模型，将原二分代价阵的构成元素由相应编辑操作的代价值替换为编辑模型中该编辑操作的最小编辑代价值。使用实例分析这一过程，并使用实验具体验证了改进算法的适用性。实验结果显示当删除和插入操作代价值相对替换代价值越小时，改进算法所取得的匹配效果越好。　　(2) FBP和SFBP算法的使用具有约束条件，针对这一约束限制，通过调整代价值之间的关系，使得约束被满足。然后，引入删除策略，对仍不满足约束的节点进行删除。在分别用实例分析的同时，利用不同数据集进行算法实验，结果表明算法受代价函数的定义影响较大，因此，原算法与改进算法的比较可以用来判定代价函数定义的适合与否；　　(3)利用矩阵实现二分近似图编辑距离算法中的计算过程，同时针对矩阵实现中冗余节点较多的情况，引入代数决策图数据结构，在减少内存占用的同时加快计算速度。使用随机图实验验证了在大图与小图之间匹配时，与基于二次项的方法相比较，基于矩阵的计算方法能在保持准确度的情况下大大减少计算时间。以实例分析了ADD操作的具体流程，并指出在大规模数据环境下，算法在复杂度上能大为减少。