基于改進(jìn)離散差分進(jìn)化算法的測試選擇

首頁(yè) > 過(guò)刊瀏覽>2015年第23卷第9期 >3108-3111

基于改進(jìn)離散差分進(jìn)化算法的測試選擇
DOI:
                        
                    
CSTR:
                        [cstr]
                    
作者:
                        
                        
                    
作者單位:(空軍航空大學(xué) 信息對抗系, 長(cháng)春 130022 )
作者簡(jiǎn)介:朱 敏(1990-),男,江蘇如皋人,碩士研究生,主要從事武器裝備系統綜合保障與故障診斷方向的研究。 [FQ)]
通訊作者:
中圖分類(lèi)號:
基金項目:

Test Selection Based on Enhanced Discrete Differential Evolution Algorithm

Author:

Affiliation:

(Department of Information Countermeasure, Aviation University of Air Force, Changchun 130022, China)

Fund Project:

摘要

圖/表

訪(fǎng)問(wèn)統計

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摘要:

針對武器裝備系統的測試選擇問(wèn)題,首次提出利用基于混合策略的離散差分進(jìn)化算法(MD-DDE)進(jìn)行測試選擇；重新定義種群中個(gè)體的含義,根據其容易陷入早熟的特點(diǎn),引入自適應變化的縮放因子和交叉因子；采用混合差分策略,進(jìn)一步平衡了算法的全局尋優(yōu)和收斂速度的矛盾；在選擇操作的基礎上突出了優(yōu)先級的特點(diǎn),使結果更具應用價(jià)值；通過(guò)實(shí)例和離散粒子群算法進(jìn)行了對比,驗證了該算法的有效性。

Abstract:

For test selection of weaponry system, a discrete differential evolution algorithm (MD-DDE) based on a hybrid strategy is proposed firstly. Redefine the meaning of the individuals of population, according to the characteristics of its tendency to fall into premature, adaptive changes in the scaling factor and crossing factor is introduced. By hybrid differential strategies, the contradictory of global optimization and convergence rate is further balanced. The feature of priorities is highlighted based on the selection operation that makes results more valuable. Through a example discrete particle swarm algorithm is compared to verify the effectiveness of the algorithm.

參考文獻

相似文獻

引證文獻

引用本文

朱敏,高鷹,石宇,劉揚,衛恒.基于改進(jìn)離散差分進(jìn)化算法的測試選擇計算機測量與控制[J].,2015,23(9):3108-3111.

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歷史

收稿日期:2014-12-01
最后修改日期:2015-03-13
錄用日期:
在線(xiàn)發(fā)布日期: 2015-10-08
出版日期:

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