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作者：李婧妍;莫愿斌;
单位：广西民族大学人工智能学院;广西民族大学广西混杂计算与集成电路设计分析重点实验室;
摘要：现代工业生产中，圆度误差在检验和评定零件生产质量方面有重要的参考价值。因此提出了一种改进蜉蝣优化算法（Modified Mayfly Optimization Algorithm,MMOA）用于弥补传统误差评定方法的不足即收敛速度慢和准确度低。该改进蜉蝣优化算法依据最小区域法的计算公式建立数学模型作为适应度评判标准。并针对基本蜉蝣优化算法（Mayfly Optimization Algorithm,MOA）的不足，通过引入柯西分布变异函数更新全局最优蜉蝣个体位置以及引入非线性自适应参数作为全体蜉蝣位置更新公式的惯性权重。并且在迭代过程中融合模拟退火算法使得个体受局部极值点约束力下降，提升算法的局部寻优能力和鲁棒性。最后为了证明MMOA的改进效果，进行了仿真实验。实验表明MMOA可以有效、正确地评价圆度误差且评定精度优于遗传算法、粒子群算法，在求解质量和稳定性上优于MOA，这为圆度误差评定问题提供了新的方法。
关键词：自适应;;柯西分布;;模拟退火;;圆度误差;;蜉蝣优化算法
基金资助：国家自然科学基金项目（21466008）;; 广西自然基金科学项目（2019GXNSFAA185017）
