禁忌策略优化的蜂群算法在圆柱度误差评定中的应用

"具有禁忌策略的蜂群算法评定圆柱度误差 (2009年) - 一种改进的优化算法用于圆柱度误差的精确评估" 本文介绍了一种结合了禁忌搜索策略的蜂群算法，旨在解决传统最小二乘法在评定圆柱度误差时存在的较大误差以及遗传算法和蚁群算法参数设置复杂、收敛速度慢的问题。圆柱度误差评定是机械工程领域中的重要任务，对于保证零件的精度和性能至关重要。 蜂群算法是一种基于生物群体行为的优化算法，它通过模拟自然界中蜜蜂寻找食物的行为，通过个体之间的信息交换来寻找全局最优解。在本文中，作者将禁忌搜索策略引入蜂群算法，创建了一种更高效的优化工具。禁忌策略的核心是避免重复探索已经访问过的解，通过禁忌表记录局部最优解，从而避免陷入局部最优，提高全局搜索效率。 具体来说，算法在搜索过程中，当一个解决方案被选中时，如果该解在禁忌表中，则会禁止在一定时间内再次选择该解，这样可以避免算法过早收敛，增强了算法跳出局部最优的能力。同时，对参数Limit（本文中用P5G5:表示）的控制得以强化，使得算法在保持搜索广度的同时，能够更有效地向全局最优解靠近。 实验结果显示，该改进的蜂群算法在圆柱度误差评定中表现优秀，能够快速收敛到全局最优解，平均运算时间仅为1.2秒，这使得它非常适合应用于实时处理系统，如三坐标测量机。其计算结果的稳定性也得到了验证，证明了该算法在实际应用中的可靠性。 该研究的创新之处在于将两种不同的优化策略——蜂群算法和禁忌搜索——进行了有效融合，提高了算法的优化能力和速度。这对于需要快速且准确地评定复杂几何形状误差的工业环境，特别是对于高精度测量和实时控制的需求，具有重要的实践意义。 关键词：蜂群算法、禁忌策略、最小区域法、圆柱度误差、三坐标测量机、实时处理系统 该论文属于自然科学领域，尤其在精密测试计量技术和仪器设计方面有重要参考价值，对于提升测量精度和优化算法设计提供了新的思路。