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时间:2018-07-15
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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*陈希祥,邱 静,刘冠军(国防科学技术大学机电工程与自动化学院 长沙 410073)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;二进制粒子群算法中图分类号:TP26 N945 文献标
2、识码:A 国家标准学科分类代码:510.80OptimaltestselectionbasedonhybridBPSOandGAChenXixiang,QiuJing,LiuGuanjun(CollegeofMechatronicalEngineeringandAutomation,NationalUniversityofDefenseTechnology,Changsha410073,China)Abstract:Testselectionisoneofthecombinatorialoptimizationproblems.Basedondeepanalysisofobjectives
3、andconstraintsoftestselection,amathematicalmodelisfounded,andahybridalgorithmbasedonBPSOandGAisproposedtosolvetheminimumcompletetestsetthatsatisfiesthetestabilityrequirements.ThroughintroducinggeneticoperatorsintotheBPSO,thealgorithmnotonlyavoidsthelocaloptimizationandprematureconvergence,butalsoim
4、provesthesearchingefficiency.Experimentsshowthattheproposedalgorithmisfastandeffectivetoachieveglobaloptimalsolutionoftestoptimizationselectionproblems.Keywords:designfortestability;testselection;GA;BPSO第8期陈希祥等: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
5、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
6、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。收稿日期:2008-12 ReceivedDate:2008-12*基金项目:国家“十一五”部委预研项目资助无免费午餐定理[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。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
7、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。第8期陈希祥等: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,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
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