测试不可靠条件下基于量子进化算法的测试优化选择

发布时间：2018-06-30 08:59

  本文选题：测试性设计 + 测试优化选择　； 参考：《电子学报》2017年10期

【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.
[Abstract]:Test optimization is an important problem in the testability design of complex electronic systems. Firstly, the causes of false alarm and false alarm are analyzed from the point of test tolerance. Based on this, a new test selection model under unreliable test condition is established, which is based on the test cost. The minimum sum of the false alarm cost and the missing detection cost is the optimization objective, and the fault detection rate and the fault isolation rate are taken as the constraint conditions, and then an improved quantum evolutionary algorithm is proposed to solve the model. The algorithm is developed by improving an existing reliable test selection algorithm, including population initialization, fitness calculation and population evolution strategy. Finally, two simulation examples are given to verify the validity and superiority of the algorithm and the model.
【作者单位】： 西南科技大学信息工程学院;电子科技大学航空航天学院;
【基金】：西南科技大学博士基金(No.15zx7155)
【分类号】：TN06;TP18

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本文编号：2085742