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时间:2019-07-04
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1、基于混合二进制粒子群-遗传算法的测试优化选择研究摘 要:测试优化选择是一个组合优化问题。通过对测试选择的目标和约束条件进行深入分析,建立了其数学模型,并提出了一种混合粒子群-遗传算法用于求解满足测试性指标要求的最小完备测试集。该算法将遗传算法中的遗传算子引入到二进制粒子群算法中,既避免陷入局部最优和早熟收敛现象,又提高了搜索效率。大量实验证明,对于测试优化选择问题,混合粒子群-遗传算法能够快速有效的获得全局最优解。关键词:测试性设计;测试选择;遗传算法;二进制粒子群算法OptimaltestselectionbasedonhybridBPSOand
2、GAAbstract:Testselectionisoneofthecombinatorialoptimizationproblems.Basedondeepanalysisofobjectivesandconstraintsoftestselection,amathematicalmodelisfounded,andahybridalgorithmbasedonBPSOandGAisproposedtosolvetheminimumcompletetestsetthatsatisfiesthetestabilityrequirements.Thr
3、oughintroducinggeneticoperatorsintotheBPSO,thealgorithmnotonlyavoidsthelocaloptimizationandprematureconvergence,butalsoimprovesthesearchingefficiency.Experimentsshowthattheproposedalgorithmisfastandeffectivetoachieveglobaloptimalsolutionoftestoptimizationselectionproblems.Keyw
4、ords:designfortestability;testselection;GA;BPSO基于混合二进制粒子群–遗传算法的测试优化选择研究16751 引 言随着武器装备系统性能的提高和复杂性的日益增加,对其进行故障检测与诊断的难度越来越大,开展测试性设计已是当务之急[1]。系统测试性方案优化设计是测试性设计的重要组成部分。作为测试性方案的重要内容之一,测试优化选择[1-2]是测试性方案优化工作的开始,将关系到整个测试性设计工作的好坏,这一问题越来越受到人们的关注。测试选择的目的在于:在系统所有可能的测试配置中,寻找满足系统测试性参数指标要求的
5、最佳测试组合,使得测试代价最小。从数学上讲,测试选择问题是一个组合优化问题,可用集合覆盖模型进行描述。集合覆盖问题是一个NP完全问题,目前许多文献都提出了相应的求解算法[2-7],其中遗传算法(geneticalgorithm,GA)和粒子群算法(particleswarmoptimization,PSO)都取得了一定的效果,但由于问题本身固有的难度,求解效率与准确性都不尽如人意。尤其随着装备系统复杂程度的提高,集合规模的增大,需要寻求新的有效算法以获得最优解。无免费午餐定理[8]说明,对于所有优化问题集,任意两种不同的优化算法平均优化性能是相同的
6、。也就是说,没有一种优化算法在所有性能上,包括计算效率、全局搜索性、通用性和简洁性等方面都占有优势。因此本文针对遗传算法和粒子群算法的不足,将遗传算法和二进制粒子群算法(binaryversionofPSO,BPSO)结合起来,提出一种用于求解测试选择的混合二进制粒子群-遗传算法(hybridBPSOandGA,HBPSOGA)。实验证明该算法能够有效、快速地收敛到全局最优解。基于混合二进制粒子群–遗传算法的测试优化选择研究16752 问题的描述与建模2.1 故障-测试相关性矩阵对系统进行FMECA分析,获得系统所有的潜在故障集,令表示故障的故障率
7、,定义故障率矢量。可供选择的测试构成n维备选测试集,其测试代价矢量,此处的测试代价是一个广义的概念,指测试过程中所有消耗性属性的综合。通过可达性分析(分析每个测试所覆盖的故障集)便可得到描述故障与测试关联矩阵。若假设每个测试均对应一个二值输出,且各测试相互独立,此时当测试可以观测到时,否则。2.2 测试集完备性描述在测试选择之前,必须确保备选测试集满足完备性要求。定义1:若测试集T能满足系统要求的相关测试性指标,则该测试集是完备测试集。定义2:给定完备测试集T,若剔除任意一个测试就不再满足完备性要求,则该测试集为最小完备测试集。因此,完整的测试选择
8、过程应该包括下面3个方的内容:1)判断备选测试集的完备性,即利用该测试集能否满足系统测试性指标要求;2)若备选测试集不完备
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