测试不可靠条件下基于量子进化算法的测试优化选择

被引：20

作者：

雷华军 ^{[1
]}

秦开宇 ^{[2
]}

机构：

[1] 西南科技大学信息工程学院

[2] 电子科技大学航空航天学院

来源：

电子学报 | 2017年 / 45卷 / 10期

关键词：

测试性设计; 测试优化选择; 不可靠测试; 量子进化算法;

D O I：

暂无

中图分类号：

TN06 [测试技术及设备]; TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

080906 [电磁信息功能材料与结构]; 140502 [人工智能];

摘要：

测试优化选择是复杂电子系统测试性设计中的一个重要问题.首先从测试容差的角度分析了测试发生漏检和虚警的原因,在此基础上建立了测试不可靠条件下一种新的测试选择模型,模型以测试代价、漏检代价和虚警代价之和最小为优化目标,以故障检测率和故障隔离率为约束条件;然后提出一种改进的量子进化算法对模型求解,该算法通过改进一种已有可靠测试选择算法而成,包括种群初始化、适应度计算和种群的进化策略.最后通过两个仿真实例验证了求解算法及模型的有效性和优越性.

引用

页码：2464 / 2472

页数：9

共 14 条

[1]

基于改进离散粒子群算法的传感器优化配置 [J].