摘要：针对基本人工蜂群算法（Artificial bee colony algorithm,ABC）的缺点,提出一种改进人工蜂群算法（Improved artificial bee colony algorithm,IABC）,并应用于圆度误差最小区域评定中。该改进算法利用信息熵初始化种群,增强种群的多样性,并在引领蜂和跟随蜂搜索阶段,提出一种新的搜索策略,平衡算法的探索与开发能力。详细阐述IABC算法的基本原理与实现步骤,给出圆度误差满足最小包容区域条件的优化目标函数和收益度函数。通过基准测试函数验证IABC算法的有效性和准确性;通过对由三坐标机测得的多组测量数据进行圆度误差评定试验,结果表明IABC算法的评定精度优于最小二乘法、遗传算法以及粒子群算法等其他优化算法,且在求解质量和稳定性上优于ABC算法,验证了IABC算法不仅正确,而且适用于圆度误差的评定优化。

关键词：人工蜂群算法 最小区域 圆度误差 误差评定 

单位：重庆大学光电技术及系统教育部重点实验室; 重庆400030; 兵器工业5011区域计量站; 重庆400050