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摘要
空间直线度误差评定计算问题本质上属于非线性优化问题，采用传统的数学计算方法很难对其进行求解，且求解精度不高，而智能优化算法在求解该类问题具有较大的优势。因此，本文提出将改进鲸鱼优化算法应用于空间直线度误差评定，该方法满足最小区域条件。首先建立了空间直线度评定的最小区域法数学模型，得出空间直线度目标函数；其次阐述了基本鲸鱼优化算法的原理，并针对其不足，对鲸鱼优化算法的3方面进行改进，采用拉丁超立方体抽样方法初始化种群，增强了种群多样性，将非线性收敛因子取代基本鲸鱼优化算法中的线性收敛因子，并将非线性惯性权重引入鲸鱼优化算法中。通过仿真测试，该算法在收敛速度、精度和稳定性都得到了有效提高，最后，通过两个空间直线度误差评定实例进行验证，结果表明，改进的鲸鱼优化算法在评定精度上要比两端点连线法、鲸鱼优化算法、遗传算法和粒子群算法等算法都更具优势。
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