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最小二乘与鱼群混合优化方法评定直线度误差的研究
2014 年 7 月 机械科学与技术 July 2014
33 7 Mechanical Science and Technology for Aerospace Engineering Vol． 33 No． 7
第 卷 第 期
DOI :10． 13433 /j． cnki． 1003-8728． 2014． 0713
最小二乘与鱼群混合优化方法评定直线度误差的研究
叶 ，
明 唐敦兵
( ， 210016)
南京航空航天大学机电学院 南京
: 、 ，
摘要 为快速 精确的进行空间直线度误差评定 提出了一种最小二乘算法与人工鱼群算法相结合
。
的混合优化算法解决该问题 首先利用改进的最小二乘算法获取过测点集合算术平均中心的最小
， ，
二乘拟合直线 然后在该直线向量邻域内均匀生成人工鱼群算法的初始解 进而基于旋转逼近策略
。
应用改进后的人工鱼群算法有哪些信誉好的足球投注网站最小包容圆柱的轴线参数 通过在经典人工鱼群算法中引入变异
， 、 ，
和淘汰机制 对传统鱼群算法中的聚群 觅食等行为加以改进 有效提高了鱼群算法的优化效率和
。 : 、
稳定性 实验及仿真结果表明 文中算法与遗传算法 粒子群算法等其它多种算法相比具有更高的
， 。
正确度 非常适合空间直线度误差的精确评定
: ; ;
关键词 空间直线度误差 鱼群算法 评定
中图分类号:TH161. 12 文献标识码:A 文章编号:1003-8728 (2014)07-1013-05
Study on the Evaluation of Straightness Error Via Hybrid
Least Squares and Artificial Fish Swarm Algorithm
Ye Ming ，Tang Dunbing
(College of Mechanical and Electrical Engineering ，Nanjing University of Aeronautics and Astronautics ，Nanjing 210016)
Abstract :In order to accurately and efficiently evaluate the straightness error ，a hybrid optimization algorithm ，
combining the least squares algorithm and artificial fish swarm algorithm (LS-AFSA )was presented． First ，the
least squares line through the center of the measured points was obtained through the improved least squares
algorithm and the initial solutions of AFSA were randomly generated
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