基于量子行为粒子群算法的可测试性设计方法

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（３．Ｎｏ．９１０５５ＴｒｏｏｐｓｏｆＰＬＡ，Ｔａｉｚｈｏｕ３１８０５０）
ＡｂｓｔｒａｃｔＡＱｕａｎｔｕｍ－ＢｅｈａｖｅｄＰａｒｔｉｃｌｅＳｗａｒｍＯｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ（ＱＰＳＯ）ａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｓａｐｐｌｉｅｄｔｏｓｏｌｖｅｔｈｅｔｅｓｔｐｏｉｎｔｓｅｌｅｃｔｉｏｎｏｆｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ
ｓｙｓｔｅｍ．Ｔｈｅｆｉｔｎｅｓｓｆｕｎｃｔｉｏｎｉｓｄｅｆｉｎｅｄｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｍｉｎｉｍｕｍｔｅｓｔｐｏｉｎｔａｎｄｃｏｓｔａｓｗｅｌｌａｓｍａｘｉｍｕｍｆａｕｌｔｄｅｔｅｃｔｉｏｎｒａｔｅａｎｄｆａｕｌｔｉｓｏｌａｔｉｏｎ
ｒａｔｅ．ＳｉｍｕｌａｔｉｏｎｓｈｏｗｓｔｈａｔＱＰＳＯｉｍｐｒｏｖｅｓｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙｏｆｔｅｓｔｇｌｏｂａｌｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃ．Ｉｔａｌｓｏｐｒｏｖｉｄｅｓａｎｅｗｗａｙｔｏｉｍｐｒｏｖｅｐａｒｔｉ —
ｃｌｅｓｗａｒｔｎｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍａｎｄｓｏｌｖｅｍｕｌｔｉ — ｏｂｊｅｃｔｉｖｅｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｐｒｏｂｌｅｍ．
总第２２５期
２０１３年第３期
舰船电子工程
ＳｈｉｐＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ
Ｖｏ１．３３Ｎｏ．３
１０５
Βιβλιοθήκη Baidu
基于量子行为粒子群算法的可测试性设计方法
ＣｌａｓｓＮｕｍｂａｒＴＰ３０１．６
１引言
随着武器装备信息化程度的不断加强，军用电子设备
的复杂程度不断提高，尤其对于舰载电子设备来说，其运行环境较为恶劣，对设备的测试要求和可靠性指标更加严格和全面。据统计一个测试设计不完备的系统，其测试维护成本大约可以高出其研制成本的２～１Ｏ倍＿】］。为提高系统的使用寿命，减少测试维护费用，方便系统维护和故障诊断，在设计阶段必须进行可测试性设计。而在可测性分析与设计中，要考虑的首要因素就是测试点选取问题。
ＫｅｙＷｏｒｄｓｑｕａｎｔｕｍ－ｂｅｈａｖｅｄｐａｒｔｉｃｌｅｓｗａｌＴｎｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ，ｍｕｌｔｉ — ｏｂｊｅｃｔｉｖｅｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ，ｔｅｓｔｐｏｉｎｔｓｓｅｌｅｃｔｉｏｎ
ＴＰ３０１．６中图分类号
ＭｅｔｈｏｄｏｆＴｅｓｔＰｏｉｎｔｓＳｅｌｅｃｔｉｏｎＢａｓｅｄｏｎＱｕａｎｔｕｍ－Ｂｅｈａｖｅｄ
ＰａｒｔｉｃｌｅＳｗａｒｍＯｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎＡｌｇｏｒｉｔｈｍ
焦
（１海军航空工程学院研究生管理大队
鹏王新政。谢鹏远。
烟台２６４００１）（２．海军航空工程学院科研部
台州３１８０５０）
烟台２６４００１）
（３．中国人民解放军９１０５５部队
摘
要
将量子行为粒子群算法用于复杂电子设备测试点选取问题中。该算法以最少的测试点、测试代价和最大的故障隔离率、检测
率为目标定义粒子适应度函数，保证了算法的全局最优性能。仿真结果表明，与其他算法相比，量子行为粒子群算法提高ＴＮ试点选取的效率，能较好的保证其算法全局最优性能，为粒子群算法的改进和多目标优化问题提供了新的思路。关键词量子行为粒子群算法；多目标优化；测试点选择
ＪＩＡＯＰｅｎｇＷＡＮＧＸｉｎｚｈｅｎｇ。ＸＩＥＰｅｎｇｙｕａｎ。
（１．ＧｒａｄｕａｔｅＳｔｕｄｅｎｔｓ ’Ｂｒｉｇａｄｅ，ＮａｖａｌＡｅｒｏｎａｕｔｉｃａｌａｎｄＡｓｔｒｏｎａｕｔｉｃａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｙａｎｔａｉ２６４００１）（２．ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＳｃｉｅｎｃｅＲｅｓｅａｒｃｈ，ＮａｖａｌＡｅｒｏｎａｕｔｉｃａｌａｎｄＡｓｔｒｏｎａｕｔｉｃａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｙａｎｔａｉ２６４００１）