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传统的蚁群算法具有收敛性好、鲁棒性强等优点,但在解决旅行商(TSP)问题方面存在收敛时间长,容易出现停滞等问题;为了提高传统蚁群算法的解的质量,本文提出了基于遗传-模拟退火的蚁群算法(G-SAACO),将遗传算法和模拟退火算法引入蚁群算法中;其方法是在传统蚁群算法中引入遗传算法的变异与交叉策略来得到候选解,增加解的多样性;同时引进模拟退火算法机制,使得在高温时以较高概率选择候选集中比较差的解加入最新集,温度控制上加入了回火机制,进一步提高解的质量;为了检验改进的蚁群算法,随机选用了TSPLIB中的部分城市进行仿真,结果与传统蚁群算法、模拟退火蚁群算法、遗传蚁群算法相比,算法具有较强的发现较好解的能力,同时增强了平均值的稳定性。 相似文献
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基于AFM的靶丸表面轮廓仪设计及其测量精度分析 总被引:2,自引:0,他引:2
基于商用原子力显微镜(AFM)建立了靶丸表面轮廓测量仪系统,并对该系统的精密回转轴系进行了结构设计.为了评价系统的测量不确定度,进行了气浮轴系回转精度测试,确定了回转轴系的误差曲线,其最小二乘圆度误差为48 nm;同时对安装回转轴系后AFM的测量噪声进行了测试,并通过结构改进使静态噪声幅值降为约10nm.应用这一系统进行了靶丸表面圆周迹线的测量实验,实验测量出该系统运转测量时噪声幅值约13 nm,综合测量误差约49.7 nm,此测量精度可以通过回转轴系的误差分离来进一步提高. 相似文献
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