一种基于改进SA-DPSO的装备测试性优化设计方法

摘要：

为了解决测试性设计中测试优化选择这一非确定性多项式难题(non-deterministic polynomial hard,NP-hard),提出一种改进模拟退火-离散粒子群算法(simulated annealing-discrete particle swarm optimization,SA-DPSO)用于求解最优完备测试集.该算法首先以离散粒子群算法(DPSO)为基础框架,采用异步变化的学习因子,产生时变的压缩因子,以增强DPSO算法的全局搜索能力,确保其收敛性,并取消了对速度的边界限制;然后,与具有概率突跳能力的模拟退火算法(SA)相结合,以避免DPSO算法在求解过程中陷入局部最优;最终,基于对某发控系统测试点进行优选,经验证,所提算法能够显著提升测试优化效率.

关键词：相关性矩阵、测试优化、模拟退火、离散PSO算法、自适应方法

所属期刊栏目：6

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：空军装备预先研究项目403020101

在线出版日期：2023-04-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：49-55