【摘 要】
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随着智能制造系统的迅猛发展,应用元启发模式计算方法快速、准确地求解平面度误差值凸显出重大现实意义。为进一步提高平面度误差计算精度,研究了一种基于浮点数编码的改进遗
【机 构】
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成都理工大学核技术与自动化工程学院
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随着智能制造系统的迅猛发展,应用元启发模式计算方法快速、准确地求解平面度误差值凸显出重大现实意义。为进一步提高平面度误差计算精度,研究了一种基于浮点数编码的改进遗传算法,在原有遗传算法的交叉变异基础之上,引入模拟退火思想,建立最小包容区域法的数学模型,通过计算机仿真获得了最佳适应度收敛曲线和平均适应度收敛曲线,优化结果表明相比传统遗传算法,平面度误差计算精度提高了33.67%。本算法采用浮点数编码、三段式交叉、转轮式选择和最优保存策略,借助模拟退火算法的局部搜索优势,提升了算法的整体性能,且更便于计算机编
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