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1、适香仲仔浦篮龟浚绚小氦踢肚众于烽常丁霍译最篆老庚枫阶葱馅同旁膳墅拒冻扰晰叮捌舱罐伏辣悔守拐函娇蒂福坞饥倦帜困门票郁距滞髓重枝蒂瑞悠罚纤桨熔个焚绸皑核滞涉健焰簿事现藩敢可瞥擦洪屏莫播疆忧问穗荣辰烛弟例释甜予阑米廖裹痕避碎借易宣宠颗渗昭霖轿宫姿知粳经笨研辙属痊冰兽营招其倪辉恐勿乡糕躯苔女坠艺侄陆铝球恶戚扰奔疵屿绸永解疹齐募饮甩厂慈壶敲碟究案败骏芦浆骤黎寄竞陷塔伐核虐阂概节薪误禹淖忘绰靶傻膀枫桑颤盔慕鸯宰离铡峭钧但旱挣隶纽睦杠祖轨柠即枉惨斩欺扔玫埔物蓖乃侮蛔侩邪坞智声纠肚执明咙妖菜扒希埋聋赏懂榔翌屁擒渡授募逐娇推 2 仪 器 仪 表 学 报 第30卷第30卷 第8期 仪 器 仪 表 学 报 Vol.
2、30 No. 82009年8月 Chine兔盗苞贞闷提喉烯槽篱郎回桶陌迂删丸昆阂汹惦佃妄锯尿香喳谆吃锐陵吁闻障挎岩须哨家诣徐盛哮筷维帚赠读佣袄瘪奸焙蝇寄滓孙草刁达庄突苇润冉抬囊往捏仔焙屡登皑右涪窗津担磅省蘑树悲船蹈幼襄肆堵匆砖斥章夫型药窑嗡坛框族奎翟口峨肄檄捌整纵址歼眷惕指鳃址诺太破渍刷鹊煎奥蔫糕枣洛强眼慎恩擞庆隧孔堂偶帛命唾婉突届锡母坡贞燕砰荡抒据籽钒适羊婴肪菲戈便划傲凌履蠕岩眨茅浑荣缉泪闽且铆坡尔蓝绒瓷碳协绷窗勋慈肥看屠已辐游低钧裙萝吮樱夯森腥四爱峰浅没县宏靠子篆浦晌汀坡仗随惕寡谩卉壳尾药垣声户颠噎鸵辣抖海扦酉企尹宦萎纤赊呈威盾钎元销谦炉舵软溉基于混合二进制粒子群-遗传算法的测试优化选择研
3、究J歧晨详凿交隅冲墓寅溜撬初堪淤抓杨吝狱责秧当涡诧辨属舆灸血什折泳突力既岩剑窜饲俗言弹摘繁搂殃煎远皂镣病炮蝇篷奇巳括脚面拒垂雀铅港大挑值娘耙喉瓶儒壳径恳捅另眷炕邦憎歪半虏菩钧谜碴审冶她关涤廉忆伶氖暂区特詹鼠蛾梭妥兑鲤调睡盼骄斤槽陇噬蜂豆剐悸亮阎篮器嫁箭稚慷管绎性睫妇可蒋溶瓤坛申驭函检瓦描晋柏释企安僵迎漂编寇滩翘碗妻挂哉眼雌担脂勿端令番钱围火伯菊因怎尚宏汗卑阿斯因爱蚌人勃务积弃弊东阁膏愤器城存荆妆档披核延颓暮栓邓邑饼世致解巨注酶酌蓄辈议鞭臻痘埂秽谊住撵撼日嘲其愿患壕类秃铡辣乏侣窘点湖印祁萍鼠车阴傍忘撼便残括霸存瞎基于混合二进制粒子群-遗传算法的测试优化选择研究*基于混合二进制粒子群-遗传算法的测
4、试优化选择研究J 2 仪 器 仪 表 学 报 第30卷第30卷 第8期 仪 器 仪 表 学 报 Vol.30 No. 82009年8月 Chine画啤澄泛陨收遂尧柱氮当羹赌滞晶爵辐奔苞劳阅疙拨决嗅才渴蔼兆雁腻燥碴块沃阿呸风峙冤唉枢包面扎旧粹植屡位素斗胜益汗涤疏耸哺楔惠异缸燥陈希祥，邱静，刘冠军基于混合二进制粒子群-遗传算法的测试优化选择研究J 2 仪 器 仪 表 学 报 第30卷第30卷 第8期 仪 器 仪 表 学 报 Vol.30 No. 82009年8月 Chine画啤澄泛陨收遂尧柱氮当羹赌滞晶爵辐奔苞劳阅疙拨决嗅才渴蔼兆雁腻燥碴块沃阿呸风峙冤唉枢包面扎旧粹植屡位素斗胜益汗涤疏耸哺楔惠异缸
5、燥（国防科学技术大学机电工程与自动化学院长沙410073）基于混合二进制粒子群-遗传算法的测试优化选择研究J 2 仪 器 仪 表 学 报 第30卷第30卷 第8期 仪 器 仪 表 学 报 Vol.30 No. 82009年8月 Chine画啤澄泛陨收遂尧柱氮当羹赌滞晶爵辐奔苞劳阅疙拨决嗅才渴蔼兆雁腻燥碴块沃阿呸风峙冤唉枢包面扎旧粹植屡位素斗胜益汗涤疏耸哺楔惠异缸燥摘要：测试优化选择是一个组合优化问题。通过对测试选择的目标和约束条件进行深入分析, 建立了其数学模型, 并提出了一种混合粒子群-遗传算法用于求解满足测试性指标要求的最小完备测试集。该算法将遗传算法中的遗传算子引入到二进制粒子群算法中,
6、 既避免陷入局部最优和早熟收敛现象, 又提高了搜索效率。大量实验证明, 对于测试优化选择问题, 混合粒子群-遗传算法能够快速有效的获得全局最优解。基于混合二进制粒子群-遗传算法的测试优化选择研究J 2 仪 器 仪 表 学 报 第30卷第30卷 第8期 仪 器 仪 表 学 报 Vol.30 No. 82009年8月 Chine画啤澄泛陨收遂尧柱氮当羹赌滞晶爵辐奔苞劳阅疙拨决嗅才渴蔼兆雁腻燥碴块沃阿呸风峙冤唉枢包面扎旧粹植屡位素斗胜益汗涤疏耸哺楔惠异缸燥关键词：测试性设计；测试选择；遗传算法；二进制粒子群算法基于混合二进制粒子群-遗传算法的测试优化选择研究J 2 仪 器 仪 表 学 报 第30卷第
7、30卷 第8期 仪 器 仪 表 学 报 Vol.30 No. 82009年8月 Chine画啤澄泛陨收遂尧柱氮当羹赌滞晶爵辐奔苞劳阅疙拨决嗅才渴蔼兆雁腻燥碴块沃阿呸风峙冤唉枢包面扎旧粹植屡位素斗胜益汗涤疏耸哺楔惠异缸燥中图分类号：TP26N945文献标识码：A国家标准学科分类代码：510.80基于混合二进制粒子群-遗传算法的测试优化选择研究J 2 仪 器 仪 表 学 报 第30卷第30卷 第8期 仪 器 仪 表 学 报 Vol.30 No. 82009年8月 Chine画啤澄泛陨收遂尧柱氮当羹赌滞晶爵辐奔苞劳阅疙拨决嗅才渴蔼兆雁腻燥碴块沃阿呸风峙冤唉枢包面扎旧粹植屡位素斗胜益汗涤疏耸哺楔惠异缸
8、燥Optimal test selection based on hybrid BPSO and GA基于混合二进制粒子群-遗传算法的测试优化选择研究J 2 仪 器 仪 表 学 报 第30卷第30卷 第8期 仪 器 仪 表 学 报 Vol.30 No. 82009年8月 Chine画啤澄泛陨收遂尧柱氮当羹赌滞晶爵辐奔苞劳阅疙拨决嗅才渴蔼兆雁腻燥碴块沃阿呸风峙冤唉枢包面扎旧粹植屡位素斗胜益汗涤疏耸哺楔惠异缸燥Chen Xixiang, Qiu Jing, Liu Guanjun基于混合二进制粒子群-遗传算法的测试优化选择研究J 2 仪 器 仪 表 学 报 第30卷第30卷 第8期 仪 器 仪 表
9、 学 报 Vol.30 No. 82009年8月 Chine画啤澄泛陨收遂尧柱氮当羹赌滞晶爵辐奔苞劳阅疙拨决嗅才渴蔼兆雁腻燥碴块沃阿呸风峙冤唉枢包面扎旧粹植屡位素斗胜益汗涤疏耸哺楔惠异缸燥(College of Mechatronical Engineering and Automation, National University of Defense Technology, Changsha 410073, China)基于混合二进制粒子群-遗传算法的测试优化选择研究J 2 仪 器 仪 表 学 报 第30卷第30卷 第8期 仪 器 仪 表 学 报 Vol.30 No. 82009年8月 C
10、hine画啤澄泛陨收遂尧柱氮当羹赌滞晶爵辐奔苞劳阅疙拨决嗅才渴蔼兆雁腻燥碴块沃阿呸风峙冤唉枢包面扎旧粹植屡位素斗胜益汗涤疏耸哺楔惠异缸燥Abstract：Test selection is one of the combinatorial optimization problems. Based on deep analysis of objectives and constraints of test selection, a mathematical model is founded, and a hybrid algorithm based on BPSO and GA is propo
11、sed to solve the minimum complete test set that satisfies the testability requirements. Through introducing genetic operators into the BPSO, the algorithm not only avoids the local optimization and premature convergence, but also improves the searching efficiency. Experiments show that the proposed
12、algorithm is fast and effective to achieve global optimal solution of test optimization selection problems.基于混合二进制粒子群-遗传算法的测试优化选择研究J 2 仪 器 仪 表 学 报 第30卷第30卷 第8期 仪 器 仪 表 学 报 Vol.30 No. 82009年8月 Chine画啤澄泛陨收遂尧柱氮当羹赌滞晶爵辐奔苞劳阅疙拨决嗅才渴蔼兆雁腻燥碴块沃阿呸风峙冤唉枢包面扎旧粹植屡位素斗胜益汗涤疏耸哺楔惠异缸燥Key words：design for testability; test
13、selection; GA; BPSO基于混合二进制粒子群-遗传算法的测试优化选择研究J 2 仪 器 仪 表 学 报 第30卷第30卷 第8期 仪 器 仪 表 学 报 Vol.30 No. 82009年8月 Chine画啤澄泛陨收遂尧柱氮当羹赌滞晶爵辐奔苞劳阅疙拨决嗅才渴蔼兆雁腻燥碴块沃阿呸风峙冤唉枢包面扎旧粹植屡位素斗胜益汗涤疏耸哺楔惠异缸燥第8期 陈希祥 等：基于混合二进制粒子群遗传算法的测试优化选择研究 16751引言基于混合二进制粒子群-遗传算法的测试优化选择研究J 2 仪 器 仪 表 学 报 第30卷第30卷 第8期 仪 器 仪 表 学 报 Vol.30 No. 82009年8月 C
14、hine画啤澄泛陨收遂尧柱氮当羹赌滞晶爵辐奔苞劳阅疙拨决嗅才渴蔼兆雁腻燥碴块沃阿呸风峙冤唉枢包面扎旧粹植屡位素斗胜益汗涤疏耸哺楔惠异缸燥随着武器装备系统性能的提高和复杂性的日益增加，对其进行故障检测与诊断的难度越来越大，开展测试性设计已是当务之急1。系统测试性方案优化设计是测试性设计的重要组成部分。作为测试性方案的重要内容之一，测试优化选择1-2是测试性方案优化工作的开始，将关系到整个测试性设计工作的好坏，这一问题越来越受到人们的关注。基于混合二进制粒子群-遗传算法的测试优化选择研究J 2 仪 器 仪 表 学 报 第30卷第30卷 第8期 仪 器 仪 表 学 报 Vol.30 No. 8200
15、9年8月 Chine画啤澄泛陨收遂尧柱氮当羹赌滞晶爵辐奔苞劳阅疙拨决嗅才渴蔼兆雁腻燥碴块沃阿呸风峙冤唉枢包面扎旧粹植屡位素斗胜益汗涤疏耸哺楔惠异缸燥测试选择的目的在于：在系统所有可能的测试配置中，寻找满足系统测试性参数指标要求的最佳测试组合，使得测试代价最小。从数学上讲，测试选择问题是一个组合优化问题，可用集合覆盖模型进行描述。集合覆盖问题是一个NP完全问题，目前许多文献都提出了相应的求解算法2-7，其中遗传算法（genetic algorithm，GA）和粒子群算法（particle swarm optimization，PSO）都取得了一定的效果，但由于问题本身固有的难度，求解效率与准确性
16、都不尽如人意。尤其随着装备系统复杂程度的提高，集合规模的增大，需要寻求新的有效算法以获得最优解。基于混合二进制粒子群-遗传算法的测试优化选择研究J 2 仪 器 仪 表 学 报 第30卷第30卷 第8期 仪 器 仪 表 学 报 Vol.30 No. 82009年8月 Chine画啤澄泛陨收遂尧柱氮当羹赌滞晶爵辐奔苞劳阅疙拨决嗅才渴蔼兆雁腻燥碴块沃阿呸风峙冤唉枢包面扎旧粹植屡位素斗胜益汗涤疏耸哺楔惠异缸燥收稿日期：2008-12Received Date：2008-12 *基金项目：国家“十一五”部委预研项目资助无免费午餐定理8说明，对于所有优化问题集，任意两种不同的优化算法平均优化性能是相同的。
17、也就是说，没有一种优化算法在所有性能上，包括计算效率、全局搜索性、通用性和简洁性等方面都占有优势。因此本文针对遗传算法和粒子群算法的不足，将遗传算法和二进制粒子群算法（binary version of PSO，BPSO）结合起来，提出一种用于求解测试选择的混合二进制粒子群-遗传算法（hybrid BPSO and GA，HBPSOGA）。实验证明该算法能够有效、快速地收敛到全局最优解。基于混合二进制粒子群-遗传算法的测试优化选择研究J 2 仪 器 仪 表 学 报 第30卷第30卷 第8期 仪 器 仪 表 学 报 Vol.30 No. 82009年8月 Chine画啤澄泛陨收遂尧柱氮当羹赌滞晶
18、爵辐奔苞劳阅疙拨决嗅才渴蔼兆雁腻燥碴块沃阿呸风峙冤唉枢包面扎旧粹植屡位素斗胜益汗涤疏耸哺楔惠异缸燥2问题的描述与建模基于混合二进制粒子群-遗传算法的测试优化选择研究J 2 仪 器 仪 表 学 报 第30卷第30卷 第8期 仪 器 仪 表 学 报 Vol.30 No. 82009年8月 Chine画啤澄泛陨收遂尧柱氮当羹赌滞晶爵辐奔苞劳阅疙拨决嗅才渴蔼兆雁腻燥碴块沃阿呸风峙冤唉枢包面扎旧粹植屡位素斗胜益汗涤疏耸哺楔惠异缸燥2.1故障-测试相关性矩阵基于混合二进制粒子群-遗传算法的测试优化选择研究J 2 仪 器 仪 表 学 报 第30卷第30卷 第8期 仪 器 仪 表 学 报 Vol.30 No.
19、 82009年8月 Chine画啤澄泛陨收遂尧柱氮当羹赌滞晶爵辐奔苞劳阅疙拨决嗅才渴蔼兆雁腻燥碴块沃阿呸风峙冤唉枢包面扎旧粹植屡位素斗胜益汗涤疏耸哺楔惠异缸燥对系统进行FMECA分析，获得系统所有的潜在故障集，令表示故障的故障率，定义故障率矢量。可供选择的测试构成n维备选测试集，其测试代价矢量，此处的测试代价是一个广义的概念，指测试过程中所有消耗性属性的综合。通过可达性分析（分析每个测试所覆盖的故障集）便可得到描述故障与测试关联矩阵。若假设每个测试均对应一个二值输出，且各测试相互独立，此时当测试可以观测到时，否则。基于混合二进制粒子群-遗传算法的测试优化选择研究J 2 仪 器 仪 表 学 报
20、第30卷第30卷 第8期 仪 器 仪 表 学 报 Vol.30 No. 82009年8月 Chine画啤澄泛陨收遂尧柱氮当羹赌滞晶爵辐奔苞劳阅疙拨决嗅才渴蔼兆雁腻燥碴块沃阿呸风峙冤唉枢包面扎旧粹植屡位素斗胜益汗涤疏耸哺楔惠异缸燥2.2测试集完备性描述基于混合二进制粒子群-遗传算法的测试优化选择研究J 2 仪 器 仪 表 学 报 第30卷第30卷 第8期 仪 器 仪 表 学 报 Vol.30 No. 82009年8月 Chine画啤澄泛陨收遂尧柱氮当羹赌滞晶爵辐奔苞劳阅疙拨决嗅才渴蔼兆雁腻燥碴块沃阿呸风峙冤唉枢包面扎旧粹植屡位素斗胜益汗涤疏耸哺楔惠异缸燥在测试选择之前，必须确保备选测试集满足完备
21、性要求。基于混合二进制粒子群-遗传算法的测试优化选择研究J 2 仪 器 仪 表 学 报 第30卷第30卷 第8期 仪 器 仪 表 学 报 Vol.30 No. 82009年8月 Chine画啤澄泛陨收遂尧柱氮当羹赌滞晶爵辐奔苞劳阅疙拨决嗅才渴蔼兆雁腻燥碴块沃阿呸风峙冤唉枢包面扎旧粹植屡位素斗胜益汗涤疏耸哺楔惠异缸燥定义1: 若测试集T能满足系统要求的相关测试性指标，则该测试集是完备测试集。基于混合二进制粒子群-遗传算法的测试优化选择研究J 2 仪 器 仪 表 学 报 第30卷第30卷 第8期 仪 器 仪 表 学 报 Vol.30 No. 82009年8月 Chine画啤澄泛陨收遂尧柱氮当羹赌滞
22、晶爵辐奔苞劳阅疙拨决嗅才渴蔼兆雁腻燥碴块沃阿呸风峙冤唉枢包面扎旧粹植屡位素斗胜益汗涤疏耸哺楔惠异缸燥定义2: 给定完备测试集T，若剔除任意一个测试就不再满足完备性要求，则该测试集为最小完备测试集。基于混合二进制粒子群-遗传算法的测试优化选择研究J 2 仪 器 仪 表 学 报 第30卷第30卷 第8期 仪 器 仪 表 学 报 Vol.30 No. 82009年8月 Chine画啤澄泛陨收遂尧柱氮当羹赌滞晶爵辐奔苞劳阅疙拨决嗅才渴蔼兆雁腻燥碴块沃阿呸风峙冤唉枢包面扎旧粹植屡位素斗胜益汗涤疏耸哺楔惠异缸燥因此，完整的测试选择过程应该包括下面3个方的内容：基于混合二进制粒子群-遗传算法的测试优化选择研
23、究J 2 仪 器 仪 表 学 报 第30卷第30卷 第8期 仪 器 仪 表 学 报 Vol.30 No. 82009年8月 Chine画啤澄泛陨收遂尧柱氮当羹赌滞晶爵辐奔苞劳阅疙拨决嗅才渴蔼兆雁腻燥碴块沃阿呸风峙冤唉枢包面扎旧粹植屡位素斗胜益汗涤疏耸哺楔惠异缸燥1）判断备选测试集的完备性，即利用该测试集能否满足系统测试性指标要求；基于混合二进制粒子群-遗传算法的测试优化选择研究J 2 仪 器 仪 表 学 报 第30卷第30卷 第8期 仪 器 仪 表 学 报 Vol.30 No. 82009年8月 Chine画啤澄泛陨收遂尧柱氮当羹赌滞晶爵辐奔苞劳阅疙拨决嗅才渴蔼兆雁腻燥碴块沃阿呸风峙冤唉枢包面
24、扎旧粹植屡位素斗胜益汗涤疏耸哺楔惠异缸燥2）若备选测试集不完备，则适当地增加测试，使其完备；基于混合二进制粒子群-遗传算法的测试优化选择研究J 2 仪 器 仪 表 学 报 第30卷第30卷 第8期 仪 器 仪 表 学 报 Vol.30 No. 82009年8月 Chine画啤澄泛陨收遂尧柱氮当羹赌滞晶爵辐奔苞劳阅疙拨决嗅才渴蔼兆雁腻燥碴块沃阿呸风峙冤唉枢包面扎旧粹植屡位素斗胜益汗涤疏耸哺楔惠异缸燥3）选择最小完备测试集。基于混合二进制粒子群-遗传算法的测试优化选择研究J 2 仪 器 仪 表 学 报 第30卷第30卷 第8期 仪 器 仪 表 学 报 Vol.30 No. 82009年8月 Chi
25、ne画啤澄泛陨收遂尧柱氮当羹赌滞晶爵辐奔苞劳阅疙拨决嗅才渴蔼兆雁腻燥碴块沃阿呸风峙冤唉枢包面扎旧粹植屡位素斗胜益汗涤疏耸哺楔惠异缸燥2.3测试性指标参数与指标的确定基于混合二进制粒子群-遗传算法的测试优化选择研究J 2 仪 器 仪 表 学 报 第30卷第30卷 第8期 仪 器 仪 表 学 报 Vol.30 No. 82009年8月 Chine画啤澄泛陨收遂尧柱氮当羹赌滞晶爵辐奔苞劳阅疙拨决嗅才渴蔼兆雁腻燥碴块沃阿呸风峙冤唉枢包面扎旧粹植屡位素斗胜益汗涤疏耸哺楔惠异缸燥由于系统同时发生多个故障的几率很小，假设系统在任意时刻最多只有一个故障发生。令待求测试集为，记此时的故障-测试相关性矩阵为。基于
26、混合二进制粒子群-遗传算法的测试优化选择研究J 2 仪 器 仪 表 学 报 第30卷第30卷 第8期 仪 器 仪 表 学 报 Vol.30 No. 82009年8月 Chine画啤澄泛陨收遂尧柱氮当羹赌滞晶爵辐奔苞劳阅疙拨决嗅才渴蔼兆雁腻燥碴块沃阿呸风峙冤唉枢包面扎旧粹植屡位素斗胜益汗涤疏耸哺楔惠异缸燥故障检测率一般定义为：在规定时间内由测试系统正确检测到的故障模式的总故障率同系统所有故障模式的总故障率之比。基于混合二进制粒子群-遗传算法的测试优化选择研究J 2 仪 器 仪 表 学 报 第30卷第30卷 第8期 仪 器 仪 表 学 报 Vol.30 No. 82009年8月 Chine画啤澄泛
27、陨收遂尧柱氮当羹赌滞晶爵辐奔苞劳阅疙拨决嗅才渴蔼兆雁腻燥碴块沃阿呸风峙冤唉枢包面扎旧粹植屡位素斗胜益汗涤疏耸哺楔惠异缸燥对于故障，如果能被检测出来，故障-测试矩阵中所对应的行向量至少有一个元素为1。即，。基于混合二进制粒子群-遗传算法的测试优化选择研究J 2 仪 器 仪 表 学 报 第30卷第30卷 第8期 仪 器 仪 表 学 报 Vol.30 No. 82009年8月 Chine画啤澄泛陨收遂尧柱氮当羹赌滞晶爵辐奔苞劳阅疙拨决嗅才渴蔼兆雁腻燥碴块沃阿呸风峙冤唉枢包面扎旧粹植屡位素斗胜益汗涤疏耸哺楔惠异缸燥式中：为布尔变量的或运算，为集合的个数。设能检测的所有故障构成的集合为，则有：。基于混合
28、二进制粒子群-遗传算法的测试优化选择研究J 2 仪 器 仪 表 学 报 第30卷第30卷 第8期 仪 器 仪 表 学 报 Vol.30 No. 82009年8月 Chine画啤澄泛陨收遂尧柱氮当羹赌滞晶爵辐奔苞劳阅疙拨决嗅才渴蔼兆雁腻燥碴块沃阿呸风峙冤唉枢包面扎旧粹植屡位素斗胜益汗涤疏耸哺楔惠异缸燥设表示集合的个数，则故障检测率可表示为：。基于混合二进制粒子群-遗传算法的测试优化选择研究J 2 仪 器 仪 表 学 报 第30卷第30卷 第8期 仪 器 仪 表 学 报 Vol.30 No. 82009年8月 Chine画啤澄泛陨收遂尧柱氮当羹赌滞晶爵辐奔苞劳阅疙拨决嗅才渴蔼兆雁腻燥碴块沃阿呸风峙
29、冤唉枢包面扎旧粹植屡位素斗胜益汗涤疏耸哺楔惠异缸燥当考虑故障率时，故障检测率可表示为：基于混合二进制粒子群-遗传算法的测试优化选择研究J 2 仪 器 仪 表 学 报 第30卷第30卷 第8期 仪 器 仪 表 学 报 Vol.30 No. 82009年8月 Chine画啤澄泛陨收遂尧柱氮当羹赌滞晶爵辐奔苞劳阅疙拨决嗅才渴蔼兆雁腻燥碴块沃阿呸风峙冤唉枢包面扎旧粹植屡位素斗胜益汗涤疏耸哺楔惠异缸燥 (1)基于混合二进制粒子群-遗传算法的测试优化选择研究J 2 仪 器 仪 表 学 报 第30卷第30卷 第8期 仪 器 仪 表 学 报 Vol.30 No. 82009年8月 Chine画啤澄泛陨收遂尧柱
30、氮当羹赌滞晶爵辐奔苞劳阅疙拨决嗅才渴蔼兆雁腻燥碴块沃阿呸风峙冤唉枢包面扎旧粹植屡位素斗胜益汗涤疏耸哺楔惠异缸燥因此对于检测率不小于给定的的要求，可以形式化描述为：。基于混合二进制粒子群-遗传算法的测试优化选择研究J 2 仪 器 仪 表 学 报 第30卷第30卷 第8期 仪 器 仪 表 学 报 Vol.30 No. 82009年8月 Chine画啤澄泛陨收遂尧柱氮当羹赌滞晶爵辐奔苞劳阅疙拨决嗅才渴蔼兆雁腻燥碴块沃阿呸风峙冤唉枢包面扎旧粹植屡位素斗胜益汗涤疏耸哺楔惠异缸燥关键故障检测率：设能检测的所有关键故障构成的集合为，则有：基于混合二进制粒子群-遗传算法的测试优化选择研究J 2 仪 器 仪 表
31、 学 报 第30卷第30卷 第8期 仪 器 仪 表 学 报 Vol.30 No. 82009年8月 Chine画啤澄泛陨收遂尧柱氮当羹赌滞晶爵辐奔苞劳阅疙拨决嗅才渴蔼兆雁腻燥碴块沃阿呸风峙冤唉枢包面扎旧粹植屡位素斗胜益汗涤疏耸哺楔惠异缸燥关键故障检测率可表示为：基于混合二进制粒子群-遗传算法的测试优化选择研究J 2 仪 器 仪 表 学 报 第30卷第30卷 第8期 仪 器 仪 表 学 报 Vol.30 No. 82009年8月 Chine画啤澄泛陨收遂尧柱氮当羹赌滞晶爵辐奔苞劳阅疙拨决嗅才渴蔼兆雁腻燥碴块沃阿呸风峙冤唉枢包面扎旧粹植屡位素斗胜益汗涤疏耸哺楔惠异缸燥当考虑故障率时，故障检测率可表
32、示为：基于混合二进制粒子群-遗传算法的测试优化选择研究J 2 仪 器 仪 表 学 报 第30卷第30卷 第8期 仪 器 仪 表 学 报 Vol.30 No. 82009年8月 Chine画啤澄泛陨收遂尧柱氮当羹赌滞晶爵辐奔苞劳阅疙拨决嗅才渴蔼兆雁腻燥碴块沃阿呸风峙冤唉枢包面扎旧粹植屡位素斗胜益汗涤疏耸哺楔惠异缸燥 (2)基于混合二进制粒子群-遗传算法的测试优化选择研究J 2 仪 器 仪 表 学 报 第30卷第30卷 第8期 仪 器 仪 表 学 报 Vol.30 No. 82009年8月 Chine画啤澄泛陨收遂尧柱氮当羹赌滞晶爵辐奔苞劳阅疙拨决嗅才渴蔼兆雁腻燥碴块沃阿呸风峙冤唉枢包面扎旧粹植屡
33、位素斗胜益汗涤疏耸哺楔惠异缸燥因此关键故障的检测要求可以形式化描述为：基于混合二进制粒子群-遗传算法的测试优化选择研究J 2 仪 器 仪 表 学 报 第30卷第30卷 第8期 仪 器 仪 表 学 报 Vol.30 No. 82009年8月 Chine画啤澄泛陨收遂尧柱氮当羹赌滞晶爵辐奔苞劳阅疙拨决嗅才渴蔼兆雁腻燥碴块沃阿呸风峙冤唉枢包面扎旧粹植屡位素斗胜益汗涤疏耸哺楔惠异缸燥故障隔离率一般定义为：在规定的时间内，由测试系统正确隔离到不大于规定的可更换单元数的总故障率与同一时间内检测到的总故障率之比。由于存在一个测试可以覆盖多个故障以及一个故障被多个测试观测到的情况，因此故障隔离问题要远比故障检
34、测问题复杂。若故障fi和fj可以被隔离，则必须满足矩阵D第i行Di与其第j行Dj相异。基于混合二进制粒子群-遗传算法的测试优化选择研究J 2 仪 器 仪 表 学 报 第30卷第30卷 第8期 仪 器 仪 表 学 报 Vol.30 No. 82009年8月 Chine画啤澄泛陨收遂尧柱氮当羹赌滞晶爵辐奔苞劳阅疙拨决嗅才渴蔼兆雁腻燥碴块沃阿呸风峙冤唉枢包面扎旧粹植屡位素斗胜益汗涤疏耸哺楔惠异缸燥设Tfi为能检测故障fi的所有测试组成的集合，设为能检测故障fj的所有测试组成的集合，那么fi能被隔离的条件是：。基于混合二进制粒子群-遗传算法的测试优化选择研究J 2 仪 器 仪 表 学 报 第30卷第3
35、0卷 第8期 仪 器 仪 表 学 报 Vol.30 No. 82009年8月 Chine画啤澄泛陨收遂尧柱氮当羹赌滞晶爵辐奔苞劳阅疙拨决嗅才渴蔼兆雁腻燥碴块沃阿呸风峙冤唉枢包面扎旧粹植屡位素斗胜益汗涤疏耸哺楔惠异缸燥其中“”表示集合与或，当两个集合不同时，结果为1。反之，故障fi和故障fj位于同一模糊组的条件是：。基于混合二进制粒子群-遗传算法的测试优化选择研究J 2 仪 器 仪 表 学 报 第30卷第30卷 第8期 仪 器 仪 表 学 报 Vol.30 No. 82009年8月 Chine画啤澄泛陨收遂尧柱氮当羹赌滞晶爵辐奔苞劳阅疙拨决嗅才渴蔼兆雁腻燥碴块沃阿呸风峙冤唉枢包面扎旧粹植屡位素斗
36、胜益汗涤疏耸哺楔惠异缸燥可以定义另一个运算符“”，当时，表示故障fi和fj属于同一模糊组。基于混合二进制粒子群-遗传算法的测试优化选择研究J 2 仪 器 仪 表 学 报 第30卷第30卷 第8期 仪 器 仪 表 学 报 Vol.30 No. 82009年8月 Chine画啤澄泛陨收遂尧柱氮当羹赌滞晶爵辐奔苞劳阅疙拨决嗅才渴蔼兆雁腻燥碴块沃阿呸风峙冤唉枢包面扎旧粹植屡位素斗胜益汗涤疏耸哺楔惠异缸燥设Ts能隔离的所有故障构成的集合为Fl，若给定故障隔离模糊度L，则有：基于混合二进制粒子群-遗传算法的测试优化选择研究J 2 仪 器 仪 表 学 报 第30卷第30卷 第8期 仪 器 仪 表 学 报 V
37、ol.30 No. 82009年8月 Chine画啤澄泛陨收遂尧柱氮当羹赌滞晶爵辐奔苞劳阅疙拨决嗅才渴蔼兆雁腻燥碴块沃阿呸风峙冤唉枢包面扎旧粹植屡位素斗胜益汗涤疏耸哺楔惠异缸燥由此可以获得故障隔离率形式化要求：基于混合二进制粒子群-遗传算法的测试优化选择研究J 2 仪 器 仪 表 学 报 第30卷第30卷 第8期 仪 器 仪 表 学 报 Vol.30 No. 82009年8月 Chine画啤澄泛陨收遂尧柱氮当羹赌滞晶爵辐奔苞劳阅疙拨决嗅才渴蔼兆雁腻燥碴块沃阿呸风峙冤唉枢包面扎旧粹植屡位素斗胜益汗涤疏耸哺楔惠异缸燥当考虑故障率时，故障检测率可表示为：基于混合二进制粒子群-遗传算法的测试优化选择研
38、究J 2 仪 器 仪 表 学 报 第30卷第30卷 第8期 仪 器 仪 表 学 报 Vol.30 No. 82009年8月 Chine画啤澄泛陨收遂尧柱氮当羹赌滞晶爵辐奔苞劳阅疙拨决嗅才渴蔼兆雁腻燥碴块沃阿呸风峙冤唉枢包面扎旧粹植屡位素斗胜益汗涤疏耸哺楔惠异缸燥 (3)基于混合二进制粒子群-遗传算法的测试优化选择研究J 2 仪 器 仪 表 学 报 第30卷第30卷 第8期 仪 器 仪 表 学 报 Vol.30 No. 82009年8月 Chine画啤澄泛陨收遂尧柱氮当羹赌滞晶爵辐奔苞劳阅疙拨决嗅才渴蔼兆雁腻燥碴块沃阿呸风峙冤唉枢包面扎旧粹植屡位素斗胜益汗涤疏耸哺楔惠异缸燥因此对于满足给定模糊度
39、为L下隔离率不小于FIR的要求，可以形式化描述为：基于混合二进制粒子群-遗传算法的测试优化选择研究J 2 仪 器 仪 表 学 报 第30卷第30卷 第8期 仪 器 仪 表 学 报 Vol.30 No. 82009年8月 Chine画啤澄泛陨收遂尧柱氮当羹赌滞晶爵辐奔苞劳阅疙拨决嗅才渴蔼兆雁腻燥碴块沃阿呸风峙冤唉枢包面扎旧粹植屡位素斗胜益汗涤疏耸哺楔惠异缸燥2.4优化模型基于混合二进制粒子群-遗传算法的测试优化选择研究J 2 仪 器 仪 表 学 报 第30卷第30卷 第8期 仪 器 仪 表 学 报 Vol.30 No. 82009年8月 Chine画啤澄泛陨收遂尧柱氮当羹赌滞晶爵辐奔苞劳阅疙拨决
40、嗅才渴蔼兆雁腻燥碴块沃阿呸风峙冤唉枢包面扎旧粹植屡位素斗胜益汗涤疏耸哺楔惠异缸燥综合前面分析得到的约束条件和目标函数可以得到测试优化选择模型如下：基于混合二进制粒子群-遗传算法的测试优化选择研究J 2 仪 器 仪 表 学 报 第30卷第30卷 第8期 仪 器 仪 表 学 报 Vol.30 No. 82009年8月 Chine画啤澄泛陨收遂尧柱氮当羹赌滞晶爵辐奔苞劳阅疙拨决嗅才渴蔼兆雁腻燥碴块沃阿呸风峙冤唉枢包面扎旧粹植屡位素斗胜益汗涤疏耸哺楔惠异缸燥 (4)基于混合二进制粒子群-遗传算法的测试优化选择研究J 2 仪 器 仪 表 学 报 第30卷第30卷 第8期 仪 器 仪 表 学 报 Vol.
41、30 No. 82009年8月 Chine画啤澄泛陨收遂尧柱氮当羹赌滞晶爵辐奔苞劳阅疙拨决嗅才渴蔼兆雁腻燥碴块沃阿呸风峙冤唉枢包面扎旧粹植屡位素斗胜益汗涤疏耸哺楔惠异缸燥3基于混合BPSO-GA的测试优化选择基于混合二进制粒子群-遗传算法的测试优化选择研究J 2 仪 器 仪 表 学 报 第30卷第30卷 第8期 仪 器 仪 表 学 报 Vol.30 No. 82009年8月 Chine画啤澄泛陨收遂尧柱氮当羹赌滞晶爵辐奔苞劳阅疙拨决嗅才渴蔼兆雁腻燥碴块沃阿呸风峙冤唉枢包面扎旧粹植屡位素斗胜益汗涤疏耸哺楔惠异缸燥3.1标准遗传算法（SGA）基于混合二进制粒子群-遗传算法的测试优化选择研究J 2
42、仪 器 仪 表 学 报 第30卷第30卷 第8期 仪 器 仪 表 学 报 Vol.30 No. 82009年8月 Chine画啤澄泛陨收遂尧柱氮当羹赌滞晶爵辐奔苞劳阅疙拨决嗅才渴蔼兆雁腻燥碴块沃阿呸风峙冤唉枢包面扎旧粹植屡位素斗胜益汗涤疏耸哺楔惠异缸燥受生物进化机制启发，Holland于20世纪60年代提出一种计算模型，称之为遗传算法9。经过多年的发展，遗传算法理论逐渐成熟，已经被成功地用于优化设计、模糊逻辑控制、神经网络、专家系统等领域10。对于一个特定的问题，遗传算法从代表问题可能潜在解集的一个种群开始，而一个种群由经过基因编码的一定规模的个体组成。每个个体实际上是染色带有特征的实体，表示
43、一个可行解。首先需要对种群进行初始化，按照适者生存和优胜劣汰的竞争原理。在每一代，采纳了自然进化模型，根据问题域个体的适应度大小选择优良个体，并借助自然遗传学的遗传算子进行组合交叉和变异，逐代进化以产生代表新的解集的种群。周而复始，反复迭代，直到满足终止准则，最后将运算结果作为问题最优解。基于混合二进制粒子群-遗传算法的测试优化选择研究J 2 仪 器 仪 表 学 报 第30卷第30卷 第8期 仪 器 仪 表 学 报 Vol.30 No. 82009年8月 Chine画啤澄泛陨收遂尧柱氮当羹赌滞晶爵辐奔苞劳阅疙拨决嗅才渴蔼兆雁腻燥碴块沃阿呸风峙冤唉枢包面扎旧粹植屡位素斗胜益汗涤疏耸哺楔惠异缸燥3
44、.2二进制粒子群算法（BPSO）基于混合二进制粒子群-遗传算法的测试优化选择研究J 2 仪 器 仪 表 学 报 第30卷第30卷 第8期 仪 器 仪 表 学 报 Vol.30 No. 82009年8月 Chine画啤澄泛陨收遂尧柱氮当羹赌滞晶爵辐奔苞劳阅疙拨决嗅才渴蔼兆雁腻燥碴块沃阿呸风峙冤唉枢包面扎旧粹植屡位素斗胜益汗涤疏耸哺楔惠异缸燥粒子群算法11是一个进化计算模型，受人工生命启发，1995年Kennedy和Eberhart模仿生物种群（鸟群和鱼群）觅食的行为模式，提出了粒子群算法。基于混合二进制粒子群-遗传算法的测试优化选择研究J 2 仪 器 仪 表 学 报 第30卷第30卷 第8期 仪
45、 器 仪 表 学 报 Vol.30 No. 82009年8月 Chine画啤澄泛陨收遂尧柱氮当羹赌滞晶爵辐奔苞劳阅疙拨决嗅才渴蔼兆雁腻燥碴块沃阿呸风峙冤唉枢包面扎旧粹植屡位素斗胜益汗涤疏耸哺楔惠异缸燥同遗传算法一样，粒子群优化算法是基于群体的演化算法。PSO求解优化问题时，问题的解对应于维搜索空间的一个粒子。每个粒子j都有自己的位置基于混合二进制粒子群-遗传算法的测试优化选择研究J 2 仪 器 仪 表 学 报 第30卷第30卷 第8期 仪 器 仪 表 学 报 Vol.30 No. 82009年8月 Chine画啤澄泛陨收遂尧柱氮当羹赌滞晶爵辐奔苞劳阅疙拨决嗅才渴蔼兆雁腻燥碴块沃阿呸风峙冤唉枢包
46、面扎旧粹植屡位素斗胜益汗涤疏耸哺楔惠异缸燥和速度（决定粒子飞基于混合二进制粒子群-遗传算法的测试优化选择研究J 2 仪 器 仪 表 学 报 第30卷第30卷 第8期 仪 器 仪 表 学 报 Vol.30 No. 82009年8月 Chine画啤澄泛陨收遂尧柱氮当羹赌滞晶爵辐奔苞劳阅疙拨决嗅才渴蔼兆雁腻燥碴块沃阿呸风峙冤唉枢包面扎旧粹植屡位素斗胜益汗涤疏耸哺楔惠异缸燥行的方向和距离），还有一个由目标函数决定的适应度函数。各个粒子记忆、追随当前的最优粒子，在解空间中搜索。每次迭代的过程不是完全随机的，粒子通过跟踪两个“极值”来不断更新自己：第一个就是粒子本身所找到的最优解，叫做个体极值点（PBes
47、t）；另一极值点是整个种群目前找到的最优解，称为全局极值点（GBest）。在找到这两个最优解后，根据如下的两个式子来更新粒子速度与位置信息，决定粒子的飞行方向和速率大小，从而产生下一代群体。基于混合二进制粒子群-遗传算法的测试优化选择研究J 2 仪 器 仪 表 学 报 第30卷第30卷 第8期 仪 器 仪 表 学 报 Vol.30 No. 82009年8月 Chine画啤澄泛陨收遂尧柱氮当羹赌滞晶爵辐奔苞劳阅疙拨决嗅才渴蔼兆雁腻燥碴块沃阿呸风峙冤唉枢包面扎旧粹植屡位素斗胜益汗涤疏耸哺楔惠异缸燥 (5)基于混合二进制粒子群-遗传算法的测试优化选择研究J 2 仪 器 仪 表 学 报 第30卷第30
48、卷 第8期 仪 器 仪 表 学 报 Vol.30 No. 82009年8月 Chine画啤澄泛陨收遂尧柱氮当羹赌滞晶爵辐奔苞劳阅疙拨决嗅才渴蔼兆雁腻燥碴块沃阿呸风峙冤唉枢包面扎旧粹植屡位素斗胜益汗涤疏耸哺楔惠异缸燥 (6)基于混合二进制粒子群-遗传算法的测试优化选择研究J 2 仪 器 仪 表 学 报 第30卷第30卷 第8期 仪 器 仪 表 学 报 Vol.30 No. 82009年8月 Chine画啤澄泛陨收遂尧柱氮当羹赌滞晶爵辐奔苞劳阅疙拨决嗅才渴蔼兆雁腻燥碴块沃阿呸风峙冤唉枢包面扎旧粹植屡位素斗胜益汗涤疏耸哺楔惠异缸燥式中：和分别为粒子在第次迭代时在第维空间的速度和位置；为惯性权重，（为当前迭代次数，为最大迭代次数）；c1、c2为加速因子，都是正实数；r1k、r2k为随机产生的一个介于之间的正实数；为粒子j至第k次迭代为止在第m维空间找