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随着集成测量技术的发展，标准IC器件和三维传感器的集成技术也日趋成熟，矢量场测量系的校正及配准技术广泛应用于这些器件和传感器的三维测量系中，校正及配准精度成为系统集成过程中的主要问题之一。矢量场测量系的配准试图确定多测量系间的转换关系，从而使不同的矢量场测量系建立起联系。然而，通过提高制造工艺解决这个问题是不现实的，比较有效、可行的是通过算法对校正及配准误差综合修正。本文提出一种改进遗传算法——自进化遗传算法，解决矢量场测量系的校正及配准问题。与传统遗传算法不同，自进化遗传算法无需人为设定遗传进化过程中所必须的交叉概率和变异概率，而是将交叉概率和变异概率编码为“交叉概率基因”和“变异概率基因”，参与寻优过程，自动搜索出合适的交叉概率和变异概率。由于自进化遗传运算过程中几乎没有人为主观因素的影响，所以这种算法更符合自然进化过程的特质。本文首先对遗传算法的基本原理、算法的描述及流程做了整体介绍，接着较为详细地阐述了具有自进化机制的改进遗传算法，包括自进化遗传算法的基本思想、算法描述及流程。接下来通过四个变态函数的寻优结果比较了自进化遗传算法和基本遗传算法的性能。本文还着重介绍了自进化遗传算法解决矢量场测量系校正及配准的技术，包括模型的建立，编码方式的选择，遗传算子的选择等内容。最后对自进化遗传算法解决矢量场测量系校正及配准技术做了大量的仿真实验，包括有噪声和无噪声的情况，从不同方面验证自进化遗传算法在测量系校正及配准应用中的性能和效果。仿真实验结果表明自进化遗传算法能够解决矢量场测量系的校正及配准问题，并且在寻优精度、寻优速度及鲁棒性上相对于基本遗传算法来说有显著的优势。