改进蜂群算法及其在圆度误差评定中的应用

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。

关键词：人工蜂群算法、最小区域、圆度误差、误差评定

所属期刊栏目：52

分类号：TB921;TP391(计量学)

资助基金：国防科工委国防军工计量“十一五”计划重点资助项目B20301118。

在线出版日期：2016-10-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：27-32