一种基于模拟退火-改进二进制粒子群算法的测试优化选择方法

武器系统装备性能的不断提高,复杂度的不断增加对测试性设计提出更高要求。为了解决测试性设计中测试优化选择这一非确定性多项式难题(NP-hard),文中提出一种模拟退火-改进二进制粒子群算法(SA-IBPSO)用于求解最优完备测试集。该算法以二进制粒子群算法(BPSO)为基础框架,采用异步变化的学习因子,产生时变的压缩因子,以增强BPSO算法的全局搜索能力,确保其收敛性,并取消了对速度的边界限制;然后,与具有概率突跳能力的模拟退火算法(SA)相结合,以避免BPSO算法在求解过程中陷入局部最优。最后,通过案例验证,并与其他算法的运行结果进行比较,证明该算法可以更有效地解决测试优化选择问题。

基于搜寻者算法的测试性优化分配方法

测试性分配是测试性设计中的重要环节。现有的分配方法存在权值计算复杂、权重确定主观性强、分配结果需根据经验调整等不足,不能准确反映产品的实际情况。为此,文中利用搜寻者优化算法(SOA)全局搜索能力强,收敛速度快、鲁棒性好的优势,将产品的全寿命周期费用作为目标函数,同时考虑多种相关影响因素,提出基于SOA算法的测试优化分配方法。最后,通过对鱼雷控制系统中41组件的故障检测率(FDR)指标进行分配,验证了该方法的可行性,该方法可为测试性优化设计提供参考。

熊出没之森林大战

放学了，我兴冲冲地回家找我的“双龙争斗”。可惜，霸王龙被妹妹弄丢了。我只好另想办法了。有了，我想出了一个办法。

小公鸡游历记

公鸡果果想去外面闯世界,便跳到一辆货车上,躲在车厢里。车子摇啊摇,晃啊晃。果果不知不觉就睡着了。当他再次醒来的时候,发现自己竟到了花果山。果果惊呼道:'我不是在做梦吧.'他飞快地向前跑去。可是没跑几步,就被一群'小孙悟空'给揪住了。只听带头的喝道:'来者何人。