改进蜂群算法及其在圆度误差评定中的应用

发布时间：2017-06-19 12:05

  本文关键词：改进蜂群算法及其在圆度误差评定中的应用，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：针对基本人工蜂群算法(Artificial bee colony algorithm,ABC)的缺点,提出一种改进人工蜂群算法(Improved artificial bee colony algorithm,IABC),并应用于圆度误差最小区域评定中。该改进算法利用信息熵初始化种群,增强种群的多样性,并在引领蜂和跟随蜂搜索阶段,提出一种新的搜索策略,平衡算法的探索与开发能力。详细阐述IABC算法的基本原理与实现步骤,给出圆度误差满足最小包容区域条件的优化目标函数和收益度函数。通过基准测试函数验证IABC算法的有效性和准确性;通过对由三坐标机测得的多组测量数据进行圆度误差评定试验,结果表明IABC算法的评定精度优于最小二乘法、遗传算法以及粒子群算法等其他优化算法,且在求解质量和稳定性上优于ABC算法,验证了IABC算法不仅正确,而且适用于圆度误差的评定优化。
【作者单位】： 重庆大学光电技术及系统教育部重点实验室;兵器工业5011区域计量站;
【关键词】： 人工蜂群算法 最小区域 圆度误差 误差评定
【基金】：国防科工委国防军工计量“十一五”计划重点资助项目(B20301118)
【分类号】：TG834;TP18
【正文快照】： 0前言*KARABOGA在2005年提出了基于蜂群采蜜过程的人工蜂群算法(Artificial bee colony algorithm,ABC)[1]。在ABC算法系统中,蜂群包括引领蜂(employed bees)、跟随蜂(onlookers)和侦察蜂(scouts)。其中引领蜂通过记忆搜索食物源周围的食物,同时将食物信息传递给跟随蜂,跟随蜂

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本文编号：462429