基于粒子群优化算法处理圆度误差

圆度误差是机械零件及其互换性的重要指标,是产品质量的关键,这里提出一种基于粒子群优化算法计算圆度误差的方法.粒子群优化算法(PSO)是一种进化计算技术.它的优势在于简单容易实现并且没有许多参数需要调整.该方法克服了传统圆度误差最小二乘法评价的局部收敛问题.仿真实验结果表明,本文介绍的方法可以有效、正确地评价圆度误差.

PSO算法在多元线性回归分析问题中的应用

粒子群优化算法(PSO)是一类实用有效的随机全局优化技术.本文简要地介绍了PSO算法的基本原理,具体地描述了使用PSO算法解决多元线性回归分析问题的步骤和结果.通过计算机仿真测试,表明PSO算法在解决多元线性回归分析问题上是一种简单、高效的算法.

基于混沌和蚁群算法测量圆度误差

提出一种基于混沌和蚁群算法计算圆度误差的方法,它将混沌搜索与蚁群算法相结合,在蚁群搜索完成后,利用混沌进行搜索,以提高搜索精度.简要地介绍了混沌和蚁群算法的基本原理,详细地描述了蚁群算法和混沌解决圆度误差评价问题的步骤.最后给出实验结果.仿真实验结果表明,这种方法可以有效、正确地评价圆度误差,克服了利用最小二乘法评价圆度误差的局部收敛问题.

混沌蚁群算法在回归分析中的应用

混沌蚁群优化算法将混沌搜索与蚁群算法相结合,在蚁群搜索完成后,利用混沌进行细搜索,以提高搜索精度,避免陷入局部最小点.将其用于线性回归分析,仿真结果表明,混沌蚁群算法能够有效地解决回归分析问题,为回归问题提供了一个新的解决方法.