作者：王鹤淇; 王伟国; 郭立红; 刘廷霞; 姜润强...可测试性设计测试点优化选择萤火虫算法元启发式搜索
摘要：测试点优化选择是复杂装备测试性设计的重要环节,本文提出一种用于解决测试点优化选择问题的离散萤火虫算法（DFA）。首先建立了测试点优化选择问题的数学模型,接着对传统的萤火虫算法（FA）进行了离散化改进,给出了离散化萤火虫算法的实施步骤,并分析了不同的吸引度函数和二值化函数（sigmoid和tanh函数）对算法结果的影响。最后针对5个不同规模的实际系统验证了离散萤火虫算法的有效性,并与粒子群算法（PSO）和遗传算法（GA）等传统的元启发式搜索算法的计算性能进行了比较分析。结果显示：在满足系统要求的故障检测率和故障隔离率的前提下,利用本文提出的离散萤火虫算法得到的5个系统测试代价最优值分别比PSO算法和GA算法平均降低了10.1%和14.6%。实验结果表明：离散萤火虫算法能快速收敛到更高质量的全局最优解,避免过早收敛而陷入局部最优值,对于解决大型复杂装备的测试点优化选择问题具有很好的应用前景。
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