GA遗传算法在圆柱度评价中的应用

为提升圆柱度误差的计算精度,使评价结果更加理想,提出在圆柱度误差评价中应用GA遗传算法。实验中使用3组原始采样点数据,以最小区域法为例,由目标函数的寻优变量组成遗传算法的染色体,将最小区域法的目标函数作为遗传算法中的适应度函数,采用实数编码的方式,对获取的3组原始采样点数据进行寻优求解。实验结果表明,相比于3组数据的原求解结果,加入遗传算法后,数据1的精度提高了1.796%,数据2的精度提高了7.691%,数据3的精度提高了34.487%,证明GA遗传算法在圆柱度评价中能够提升圆柱度误差的计算精度,并且能够更精确地在空间中搜索到最优参数。