自由曲面测量技术在现代机械制造领域占据越来越重要的地位，也是近年来精密测量领域的研究热点。由于三坐标测量机具有测量精度高等优点，目前的工业应用中，大部分自由曲面的测量都是通过三坐标测量机进行接触测量完成的，但是三坐标测量机的测量效率和智能化程度的低下，制约了其在大型自由曲面测量问题中的应用。在该类设备上装备智能化程度更高的、不依赖于精确CAD模型和先验知识的自主测量规划技术，是解决该问题的有效手段之一。本文针对自由曲面的测量序列自主规划问题，综合考虑测量效率、测量合理性和经济性等目标建立了相应的数学模型，并应用一种群体智能算法——萤火虫算法对该问题进行求解：首先对标准萤火虫算法的编码方式、位置更新和迭代规则等进行改进，得到改进离散萤火虫算法，并将其应用于自由曲面的测量序列规划问题；此外，针对多测量终端任务分配问题，进一步对离散萤火虫算法进行改进。本文所做工作具体如下：1.建立了自由曲面测量序列规划问题的数学模型。在测量路径长度最短这一评价函数基础上，结合三坐标测量机对自由曲面测量过程的特点，建立了考虑测量路径光滑度、测头旋转距离的目标函数。2.提出改进萤火虫算法并将其应用于自由曲面测量序列规划问题。为了求解自由曲面测量序列规划问题，将标准萤火虫算法进行了离散化操作，提出一种新的距离定义模式，并对算法的位置更新机制重新进行定义，改进萤火虫算法的移动规则以增强算法的全局搜索能力，从而得到一种改进离散萤火虫算法。提出利用这种改进算法对测量序列规划进行求解的一般方法和步骤，并针对两个自由曲面零件进行测量序列规划试验。结果表明，改进离散萤火虫算法适用于自由曲面的测量序列规划问题，对比试验进一步表明其寻优能力明显优于遗传算法。3.建立多测量终端任务分配问题的数学模型，进一步改进萤火虫算法以适应该问题的求解。在各任务进行平均分配的前提下，建立了自由曲面数字化过程中多测量终端的测量任务分配问题的数学模型；然后将离散萤火虫算法的编码方式、距离定义和移动规则进行了改进和适应；最后以旅行商标准模型中的hk48问题和另一自由曲面零件为例进行了任务分配试验，试验结果表明该算法适用于求解该类任务分配问题。