具有二重机制的生物地理优化算法及圆柱度 误差评定研究
来源：机械工程学报杂志2016年第24期北京时间：
作者：鲁宇明, 王彦超, 吴竹溪
单位：1. 南昌航空大学江西省图像处理与模式识别重点实验室 南昌 330063, 2. 南昌航空大学航空制造学院 南昌 330063, 3. 耶鲁大学医学院 康涅狄格纽黑文 06511 美国
摘要：生物地理学优化算法(Biogeography-base optimization， BBO)是一种新型的智能算法，因其参数少、易于实现等优点而受到学界的广泛关注和研究，并显示出了广阔的应用前景。为了提高算法的优化性能，对BBO算法提出一种改进。改进的算法在将差分优化算法(Differential evolution， DE)中的局部搜索策略同BBO算法中的迁移策略相结合的基础上，针对迁移算子和变异算子分别做出改进，并通过基准函数的测试证明了改进后的算法在迭代过程中种群进化、寻优能力以及算法的收敛性能得到进一步提升。尝试将改进了的生物地理学优化算法应用于圆柱度误差评定。依据国家标准，结合最小区域法，以圆柱度误差数学模型为目标函数，该算法实现了误差评定优化求解。通过该寻优结果与其他方法的评定结果的比较，验证了该种算法的可行性和正确性及其优越性。
关键词：差分优化算法,圆柱度误差评定,最小区域法,生物地理学优化算法；
基金资助：* 国家自然科学基金(51465045，61262019)、江西省自然科学基金(20151BAB207065)、江西省科技支撑(20151BBE50069)、深圳市科创委基础研究(JCYJ20140509174140668)、江西省图像处理与模式识别重点实验室开放基金(第三批)和2014国家留学基金委国外访学资助项目; 20160222收到初稿，20161011收到修改稿;
