提出一種用于求解最優(yōu)完備測試集的改進(jìn)二進(jìn)制粒子群遺傳算法的優(yōu)化方法,基于故障-測試相關(guān)性矩陣建立測試選擇的優(yōu)化模型,以遺傳算法為基本框架,用二進(jìn)制粒子群的進(jìn)化代替遺傳選擇的代間復(fù)制,遺傳交叉前加入有效性判斷,并且提出"基因系數(shù)"的概念來定量衡量基因的多樣性,動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)變異概率,在維持個(gè)體多樣性的條件下提高搜索效率。大量實(shí)例實(shí)驗(yàn)表明:該方法能以較大概率收斂于全局最優(yōu)解,驗(yàn)證了該方法能有效地解決測試優(yōu)選問題。 

【文章來源】：兵器裝備工程學(xué)報(bào). 2019,40(05)北大核心

【文章頁數(shù)】：5 頁

【文章目錄】：
1 測試優(yōu)選問題建模
    1.1 故障-測試相關(guān)性矩陣
    1.2 測試性參數(shù)計(jì)算
    1.3 測試優(yōu)選模型
2 IBPSOGA算法
    2.1 BPSO算法
    2.2 GA改進(jìn)策略
    2.3 IBPSOGA實(shí)現(xiàn)流程
3 算法驗(yàn)證
4 結(jié)論


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于虛擬儀器技術(shù)的綜合測試系統(tǒng)研究[J]. 趙磊,柏瀾.  自動(dòng)化與儀器儀表. 2018(06)
[2]基于轉(zhuǎn)速信號(hào)的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷方法研究[J]. 李仲興,柳亞子,王子豪,薛紅濤.  重慶理工大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)). 2018(03)
[3]離散螢火蟲算法的復(fù)雜裝備測試點(diǎn)優(yōu)化選擇[J]. 王鶴淇,王偉國,郭立紅,劉廷霞,姜潤強(qiáng),于洪君.  光學(xué)精密工程. 2017(05)
[4]基于改進(jìn)遺傳模擬退火算法的測試優(yōu)化選擇[J]. 代西超,南建國,黃雷,黃金科,張超.  空軍工程大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2016(02)
[5]電子系統(tǒng)測試節(jié)點(diǎn)優(yōu)選方法研究[J]. 劉曉攀.  軍械工程學(xué)院學(xué)報(bào). 2016(01)
[6]基于模擬退火離散粒子群算法的測試點(diǎn)優(yōu)化[J]. 焦曉璇,景博,黃以鋒,鄧森,竇雯.  計(jì)算機(jī)應(yīng)用. 2014(06)
[7]基于量子遺傳算法測試選擇問題的研究[J]. 吳濤,葉曉慧,王紅霞.  計(jì)算機(jī)測量與控制. 2010(11)
[8]基于布爾邏輯的測試選擇算法[J]. 楊鵬,邱靜,劉冠軍,沈親沐.  測試技術(shù)學(xué)報(bào). 2007(05)



本文編號(hào)：3529939