一种自由曲线廓形误差的高效可靠评价方法

为实现对自由曲线廓形误差的高效可靠评价,提出了一种结合多项式方程求根与实数编码遗传算法(RCGA)的评价方法。首先,根据最小二乘准则建立了廓形误差评价的优化模型;进而,通过构造多项式方程,并采用Halley迭代对方程求根,实现了点到自由曲线距离的高效计算;然后,采用RCGA完成了优化模型的求解,并与分割逼近法得到的结果进行了对比。结果表明,该方法高效可靠,相同条件下计算时间约为分割逼近法的5%,能够满足自由曲线廓形误差的评价。

求分圆多项式近似根的遗传算法

新提出的求分圆多项式近似根的遗传算法,是取m个个体,在初始群体中随机产生m个初始点,再用适应度函数1/(1+f(x))计算个体适应度,对种群进行选择、交叉、变异操作,将适应度好的个体组成下一代群体,直到达到规定近似根的个数和精度,就输出结果.该算法采用动态自适应技术、重新启动法、多项式除法等措施进行优化,可以有效地防止出现未成熟收敛问题.该算法在求分圆多项式的近似根方面是可行的,并取得比较好的效果,为判定一个多项式是否分圆提供了一种新方法.

基于分布理论和遗传算法的多项式求根算法

本文提出了一种基于根分布理论和遗传算法的求复系数多项式全部根的算法。

求多项式全部根的遗传算法

本文给出了一种求复系数多项式全部根的遗传算法 ,探讨了算法实现的一些技术问题。