在大型系統(tǒng)故障診斷測試性設計問題領域當中,隨著日益增長的系統(tǒng)復雜性,測試性設計的需求也越來越復雜,比如單操作模式測試性設計演變成多操作模式測試性設計、單目標優(yōu)化問題提升為多目標優(yōu)化問題等等。如何高效、準確的進行測試性設計,是當前待需解決的問題,本文針對當前測試性設計的需求,設計出了分組綜合多目標進化算法。在多目標進化算法研究領域當中,已經(jīng)有很多優(yōu)秀的算法產(chǎn)生,如何對其進行改進達到更好的效果,是當前研究的熱點,本文利用基于分解的多目標進化算法(multi-objective evolutionary algorithm based on decomposition,MOEA/D)特定方向搜索的特性,結合非支配解排序遺傳算法II型(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm III,NSGA-III)型算法,設計出三段式系統(tǒng)級多目標進化算法。本文首先介紹了測試性設計領域以及多目標進化算法領域研究背景以及發(fā)展現(xiàn)狀。介紹了當前多目標進化算法的難題和發(fā)展瓶頸,例如針對高維多目標優(yōu)化問題時,存在支配規(guī)則失效、時間復雜度過高、種群可視化難以做到等問題。介紹了多操作...

【文章頁數(shù)】：70 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第一章 緒論
    1.1 研究工作的背景與意義
    1.2 多目標優(yōu)化問題的研究現(xiàn)狀
        1.2.1 多目標進化算法的發(fā)展歷史
        1.2.2 多目標進化算法的存在的問題
    1.3 多操作模式測試性設計的研究現(xiàn)狀
    1.4 論文內(nèi)容與組織結構
        1.4.1 論文主要內(nèi)容
        1.4.2 論文結構安排
第二章 多目標進化算法研究
    2.1 多目標優(yōu)化問題及PARETO概念
    2.2 幾種多目標進化算法
        2.2.1 非精英機制多目標進化算法
        2.2.2 精英機制算法
        2.2.3 非支配解排序遺傳算法III型
        2.2.4 幾種算法的綜合評價
    2.3 種群質量評測標準
    2.4 本章小結
第三章 多目標優(yōu)化算法在測試優(yōu)選中的應用
    3.1 多操作模式測試性設計問題
    3.2 NSGA-III在多操作模式測試性設計中的應用
        3.2.1 種群初始化
        3.2.2 交叉變異策略
        3.2.3 精英庫策略
    3.3 分組綜合多目標進化算法在多操作模式測試性設計中的應用
    3.4 實驗結果展示與對比
    3.5 本章小結
第四章 多目標優(yōu)化算法的一種改進
    4.1 算法改進動機與原理
    4.2 一種三段式系統(tǒng)級多測試性指標優(yōu)化設計方法
    4.3 實驗結果展示與對比
    4.4 本章小結
第五章 軟件實現(xiàn)
    5.1 軟件整體設計與實現(xiàn)
    5.2 軟件界面設計
    5.3 本章小結
第六章 全文總結與展望
    6.1 全文總結
    6.2 研究展望
致謝
參考文獻
攻讀碩士學位期間取得的成果



本文編號：3768228