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用于測試序列優(yōu)化的DPSO-WAO*算法研究
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北京宇航系統工程研究所

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Research on DPSO-Weight_AO* Algorithm for Optimal Test-sequencing Problem
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    摘要:

    針對現有測試序列優(yōu)化算法所存在的計算效率及優(yōu)化性能間的矛盾,結合離散粒子群算法(DPSO),提出了基于加權Huffman編碼的啟發(fā)式評估函數,對傳統AO*算法進(jìn)行改進(jìn),提出了DPSO-WAO*(DPSO-Weight_AO*)算法。實(shí)例證明,基于加權Huffman編碼的啟發(fā)式評估函數更為準確地評估了全局測試成本,在取消了成本回溯的情況下,算法仍能保持較高的優(yōu)化性能,且有效地降低了計算復雜度,對于大型系統的測試序列設計、可測試性分析及故障診斷等具有重要意義。

    Abstract:

    Aim at the contradiction between the calculation efficiency and optimization performance of the existing test sequence optimization algorithm, combining with the discrete particle swarm optimization algorithm, a heuristic evaluation function based on weighted Huffman coding was proposed to improve the traditional AO* algorithm, called DPSO-WAO*(DPSO-Weight_AO*)algorithm. The heuristic evaluation function based on weighted Huffman coding was proved by Examples that it can more accurately evaluate the global test cost. In the case of canceling the cost back, the DPSO-WAO* algorithm can still maintain high optimization performance and effectively reduce the computational complexity of the algorithm. It is of great significance for test sequence design, testability analysis and fault diagnosis of large system.

    參考文獻
    相似文獻
    引證文獻
引用本文

汪芊芊,林臻,蘇晗,王海濤,藍鯤,.用于測試序列優(yōu)化的DPSO-WAO*算法研究計算機測量與控制[J].,2024,32(1):232-236.

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歷史
  • 收稿日期:2023-06-30
  • 最后修改日期:2023-07-28
  • 錄用日期:2023-07-31
  • 在線(xiàn)發(fā)布日期: 2024-01-29
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