改进蜂群算法及其在圆度误差评定中的应用

来源：机械工程学报杂志2016年第16期北京时间：

作者：罗钧, 林于晴, 刘学明, 张平, 周东, 陈建端

单位：1. 重庆大学光电技术及系统教育部重点实验室 重庆 4000302;兵器工业5011区域计量站 重庆 400050

摘要：针对基本人工蜂群算法(Artificial bee colony algorithm， ABC)的缺点，提出一种改进人工蜂群算法(Improved artificial bee colony algorithm， IABC)，并应用于圆度误差最小区域评定中。该改进算法利用信息熵初始化种群，增强种群的多样性，并在引领蜂和跟随蜂搜索阶段，提出一种新的搜索策略，平衡算法的探索与开发能力。详细阐述IABC算法的基本原理与实现步骤，给出圆度误差满足最小包容区域条件的优化目标函数和收益度函数。通过基准测试函数验证IABC算法的有效性和准确性;通过对由三坐标机测得的多组测量数据进行圆度误差评定试验，结果表明IABC算法的评定精度优于最小二乘法、遗传算法以及粒子群算法等其他优化算法，且在求解质量和稳定性上优于ABC算法，验证了IABC算法不仅正确，而且适用于圆度误差的评定优化。

关键词：误差评定,圆度误差,最小区域,人工蜂群算法；

基金资助：* 国防科工委国防军工计量“十一五”计划重点资助项目(B20301118); 20150901收到初稿，20160518收到修改稿;