【摘 要】
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基于函数逼近理论，本文研究了利用函数模板来构造粗糙度参数计算公式。通过融合RCGA算法和LM算法，我们提出了一种三阶段遗传LM算法。该算法首先通过遗传算法计算一组近似全局最优解；再以该组解作为LM算法的初值，交替使用这两种算法；当所有个体全部收敛或达到最大切换次数后，根据收敛精度要求、所构造拟合函数中各项对数据的逼近性能对函数模板进行增长或修剪，并继续前两阶段过程直到满足收敛精度或达到最大阶段迭代
【机 构】
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中南大学高性能复杂制造国家重点实验室 长沙,中国,410083 中南大学数学与统计学院 长沙,中国
【出 处】
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第十届中国计算机图形学大会暨第十八届全国计算机辅助设计与图形学会会议
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基于函数逼近理论，本文研究了利用函数模板来构造粗糙度参数计算公式。通过融合RCGA算法和LM算法，我们提出了一种三阶段遗传LM算法。该算法首先通过遗传算法计算一组近似全局最优解；再以该组解作为LM算法的初值，交替使用这两种算法；当所有个体全部收敛或达到最大切换次数后，根据收敛精度要求、所构造拟合函数中各项对数据的逼近性能对函数模板进行增长或修剪，并继续前两阶段过程直到满足收敛精度或达到最大阶段迭代次数。该算法同时具备RCGA算法的全局快速搜索能力和LM算法的局部梯度下降性质。数值实验表明，本文算法具有较好的寻优能力和较强的鲁棒性，能用于构造粗糙度参数计算公式，操作简单且具有一定的工程实用价值。
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