10.3969/j.issn.1671-7449.2011.02.011
基于遗传算法的测试性优化分配方法
测试性分配是测试性设计中的一项重要环节.测试性分配参数主要是故障检测率(FDR)和故障隔离率(FIR).常用的权值分配法存在权值计算繁杂、分配结果需要调整等不足.优化分配是一种较好分配方法,它是在一系列的约束条件下,使分配的结果费效比最优.但是解决约束优化分配问题的内点法、最小乘子法等算法存在易陷入局部最优、寻找初始点困难等问题中,而遗传算法具有很强的全局优化能力,且初始种群容易产生等特点,所以遗传算法能够很好地解决约束优化分配问题.
测试性、优化分配、遗传算法、故障检测率、故障隔离率
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TP806(远动技术)
2011-08-08(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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