【摘 要】
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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
【机 构】
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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
【基金项目】
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国家863项目（2015AA043003）
论文部分内容阅读
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。
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