不可靠测试条件下基于多目标粒子群的测试优化选择方法
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Test Optimization Selection Method Based on Multi-objective Particle Swarm Optimization Under Unreliable Test Conditions
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    摘要:

    针对测试条件下多目标优化的问题,提出一种在不可靠测试条件下的测试优化选择方法。通过对测试优 化选择过程进行分析,建立多目标优化的数学模型,利用最大似然估计法得到故障测试样本参数信息,采用 E 占优 多目标粒子群算法选取最优解,并通过某导弹雷达组件实例验证了算法的有效性与可用性。结果表明:该方案可在 兼顾所有因素的同时,着重关注漏检率因素。

    Abstract:

    Aiming at the problem of multi-objective optimization, put forward the test optimization selection method under unreliable test conditions. Through analyze the test optimization selection process, establish the math model of multi-objective optimization. Use maximum likelihood estimation method to acquire the failure test sample parameter information, and adopt E-dominant multi-objective particle swarm optimization algorithm to select optimization solution. Use certain type radar assembly test to verify the algorithm validity and availability. The results show that the test selection scheme can take into account all factors and pay attention to the miss detection rate factor.

    参考文献
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引用本文

林 云.不可靠测试条件下基于多目标粒子群的测试优化选择方法[J].,2021,40(5).

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  • 收稿日期:2021-01-17
  • 最后修改日期:2021-03-09
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  • 在线发布日期: 2021-06-02
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