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基于改進(jìn)離散粒子群算法的測試優(yōu)化選擇
DOI:
CSTR:
作者:
作者單位:

(1.海軍航空工程學(xué)院 兵器科學(xué)與技術(shù)系,山東 煙臺 264001; ;2.海軍航空工程學(xué)院 基礎實(shí)驗部,山東 煙臺 264001; ;3.新疆軍區指揮自動(dòng)化工作站,烏魯木齊 830042)

作者簡(jiǎn)介:

馬 羚(1987),男,博士研究生,主要從事裝備測試性建模與設計技術(shù)方向的研究。[FQ)]

通訊作者:

中圖分類(lèi)號:

基金項目:

國家部委“十二五”預先研究項目(51319040102)。


Optimal Test Selection Based on Improved Discrete PSO Algorithm
Author:
Affiliation:

( 1. Department of Weapon Science and Technology,Naval Aeronautical and Astronautical University,Yantai 264001,China; ;2. Department of Basic Experiment,Naval Aeronautical and Astronautical University,Yantai 264001,China; ;3. Command Automation Workstation,Xinjiang Military Region,Urumqi 830042,China )

Fund Project:

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    摘要:

    為了解決復雜系統測試性設計過(guò)程中測試選擇所產(chǎn)生的組合爆炸問(wèn)題,提出一種改進(jìn)離散粒子群算法的智能方法;首先,為保證初始種群的多樣性,利用混沌不重復遍歷的特性初始化種群的速度和位置;其次,根據啟發(fā)式規則和罰函數的方法計算粒子適應度,使算法具有良好的搜索性能;最后,通過(guò)采用自適應調整策略的慣性權重,使粒子易于跳出局部最優(yōu)解,找到最優(yōu)解;通過(guò)仿真實(shí)例驗證了文章方法的有效性,優(yōu)化結果滿(mǎn)足系統各項測試性指標要求,可為復雜系統的測試優(yōu)化選擇提供有效指導。

    Abstract:

    Due to the fact that the combinatorial explosion problem of test selection in the design for testability for complex system,an intelligent method of test selection based on an improved discrete particle swarm optimization algorithm (IDPSO) is put forward. First,the ergodic of chaos has been used to initialize the velocities and positions of the particles. Then,the fitness value is calculated by heuristic rule and penalty function to improve the search performance. Finally,The inertia weights were adjusted according to adaptively strategy,which can avoid the particles trapped in local optimal. The simulation results meet all system requirements and show that IDPSO algorithm can achieve global optimal solution fast and effectively,which makes it a good solution to the optimal test selection for complex system.

    參考文獻
    相似文獻
    引證文獻
引用本文

馬羚,李海軍,王成剛,張曉瑜.基于改進(jìn)離散粒子群算法的測試優(yōu)化選擇計算機測量與控制[J].,2015,23(7):2244-2246, 2251.

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