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| 稿件标题： | 基于改进二进制粒子群遗传算法的测试优选 |
| 稿件作者： | 吴新锋1,2，段然1，周虎1，许琦1 |
| 栏目名称： | 信息科学与控制工程 |
| 关键词： | 测试选择；相关性矩阵；遗传算法；二进制粒子群算法；变异 |
| 文章摘要： | 提出一种用于求解最优完备测试集的改进二进制粒子群遗传算法的优化方法，基于故障-测试相关性矩阵建立测试选择的优化模型，以遗传算法为基本框架，用二进制粒子群的进化代替遗传选择的代间复制，遗传交叉前加入有效性判断，并且提出“基因系数”的概念来定量衡量基因的多样性，动态调节变异概率，在维持个体多样性的条件下提高搜索效率。大量实例实验表明：该方法能以较大概率收敛于全局最优解，验证了该方法能有效地解决测试优选问题。 |
| 稿件基金： | 国防基础科研项目（JCKY2016203A003） |
| 引用本文格式： | 吴新锋，段然，周虎，等.基于改进二进制粒子群遗传算法的测试优选［J］.兵器装备工程学报，2019,40(5):146-150. WU Xinfeng, DUAN Ran, ZHOU Hu, et al.Test Selection Based on Improved Binary Particle Swarm Optimization Genetic Algorithm［J］.Journal of Ordnance Equipment Engineering,2019,40(5):146-150. |
| 刊期名称： | 2019年05期 |
| 出版时间： | 2019年5月 |
| 上线时间： | 2019年5月28日 |
| 浏览次数： | 2531 |
| 下载次数： | 596 |
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