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混合教与学算法在空间直线度评定中的应用
作者姓名:杨洋  李明  顾京君  王宸  韦庆玥
作者单位:上海大学 机电工程与自动化学院 智能制造及机器人重点实验室, 上海 200072
基金项目:国家863项目(2015AA043003)
摘    要:在最小区域准则条件下,为了提高空间直线度的评定精度,将教与学算法运用于空间直线度的误差评定中。汲取混合蛙跳算法的种群分组策略、洗牌策略和局部更新策略等算法思想,并将其引入到教与学优化算法(TLBO)的班级初始化与教学阶段之中,从而设计了一种混合教与学算法(HTLBO),用以增加学生个体间的信息交互能力和局部搜索能力,进一步增强算法的寻优能力。最后,通过采用两组空间直线度误差算例对HTLBO算法进行实例验证,并将实验结果与其他常用算法计算结果进行了对比,结果表明:HTLBO算法在空间直线度误差评定过程中,搜索能力强,收敛速度快,能够对空间直线度进行较高精度的评定。

关 键 词:计量学  混合教与学算法  空间直线度  误差评定  最小区域原则  混合蛙跳算法  
收稿时间:2017-02-24
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