【摘 要】
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提出一种用于求解最优完备测试集的改进二进制粒子群遗传算法的优化方法,基于故障-测试相关性矩阵建立测试选择的优化模型,以遗传算法为基本框架,用二进制粒子群的进化代替遗
【机 构】
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北京航天自动控制研究所,宇航智能控制技术国家级重点实验室
【基金项目】
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国防基础科研项目(JCKY2016203A003)
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提出一种用于求解最优完备测试集的改进二进制粒子群遗传算法的优化方法,基于故障-测试相关性矩阵建立测试选择的优化模型,以遗传算法为基本框架,用二进制粒子群的进化代替遗传选择的代间复制,遗传交叉前加入有效性判断,并且提出“基因系数”的概念来定量衡量基因的多样性,动态调节变异概率,在维持个体多样性的条件下提高搜索效率。大量实例实验表明:该方法能以较大概率收敛于全局最优解,验证了该方法能有效地解决测试优选问题。
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