改进的粒子群算法在圆度误差评价中的应用.pdf

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1、机械设计与制造第4期88MachineryDesign&Manufacture2015年4月改进的粒子群算法在圆度误差评价中的应用崔星星，陈岳坪，卢海燕(广西科技大学机械工程学院，广西柳州545006)摘要：由于用最小区域法(MZC)评价圆度的目标函数是非线性函数，用传统的优化方法难以进行评价，而且还容易陷入局部最优解。基于最小区域法(MZC)准则的基础上，运用一种改进的粒子群算法一协同粒子群优化(cPS0)算法来评价圆度误差，此方法将原来的粒子群分成若干个子种群，每个子种群中粒子各自寻求自己的最优值，各种群粒子信息共享，共同进化，直到达到指定的进化代数，最后比较得出最优值

2、。相比遗传算法(GA)和标准的粒子群6L+L(PSO)算法具有全局搜索能力强，收敛速度快，精度高的优点。最后在MATLAB软件编程环境下，用实例比较验证了CPSO算法的有效性。对其他的几何量评价具有指导意义。关键词：协同粒子群优化(CPS0)；粒子群优化(PSO)；圆度；优化中图分类号：TH16文献标识码：A文章编号：1001—3997(2015)04—0088—03TheApplicationofImprovedParticleSwarmOptimizationAlgorithmintheEvaluationofRoundnessErrorCUIXing—xing，CHE

3、NYue-ping，LUHai—yan(SchoolofMechanicalEngineering，GuangxiUniversityofScienceandTechnology，GuangxiLiuzhou545006，China)Abstract：AstheobjectivefunctionisanonlinearfunctionusingtheminimumZOncmethod(MZC)toevduatetheroundness，thetraditional~timizationmethodisdifwulttoevaluateandeasy幻fintolocalop

4、timalsolution．Basedontheminimum,gonemethod(MZC)criterion，itutilizesanimprovedparticleswtTlTn@timization(PSO)algorithm--cooperativeparticleswalTn~timization(CPSO)algorithm，toevaluatetheroundnesserror．ThismethoddividestheoriginalparticleswolTnintoseveralsubpopulations，eachofwhichsearcheSowno

5、ptimumrespectiveAllparticlegroupssharetheirinformationandevolvetogetheruntilthecertainevolutionnumberisreached．Intheend，theoptimalvalueisobtainedthroughcomparison．Comparedtothegeneticalgorithm(GA)andPSOalgorithm，CPSOhasstrongerglobalsearch~ility，f~terconvergencerateandhigherprecision．Final

6、ly，thevalidationofCPSOalgorithmistestedwithanexamplecodinginMATLAB，whichisimportantinguidingothergeometricalquantity．KeyWords：CooperativeParticleSwarmOptimization(CPSO)；ParticleSwarmOptimization(PSO)；RoundnessError；OptimizeI引言题，考虑的因素比较多，而且还容易出错。即使能求出解，极有可能是局部最优解。为避免以上问题，文献采用Voronoi图法分别评定圆度

7、误差通常有四种方法，最小区域法(MZC)、最小二基于最小区域法和最小二乘法对圆度误差进行评定。文出一乘法(C)、最大内切圆法(MIC)和最fl,#l-接圆法(Mcc)。其中最种昂I优盲的启发式抽样策略，能够得到最小区域祛的圆心坐标和足小区域法评定符合圆度的定义，是四种评定方法中圆度误差最小够的评价精度。文献分别采用GA，PSO智能算法对圆度误差进行的方法，并且唯一，它反映了圆度误差的真实值。最小二乘法是最评定。但他们的方法都存在收敛速度慢，全局搜索能力弱等缺点，常用的一种计算方法『1，是圆度误差评定的一种近似。最大