[發(fā)明專利]基于分組-綜合多目標(biāo)進(jìn)化的多任務(wù)測(cè)試優(yōu)選方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201710102212.4
• 申請(qǐng)日: 2017-02-24
• 公開（公告）號(hào): CN106886467B
• 公開（公告）日: 2019-02-01
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 楊成林;何安東
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 電子科技大學(xué)
• 主分類號(hào): G06F11/07
• 分類號(hào): G06F11/07
• 代理公司: 成都行之專利代理事務(wù)所(普通合伙) 51220
• 代理人: 溫利平;陳靚靚

1.一種基于分組-綜合多目標(biāo)進(jìn)化的多任務(wù)測(cè)試優(yōu)選方法，其特征在于，包括以下步驟：

S1：根據(jù)系統(tǒng)信息獲取系統(tǒng)的多任務(wù)測(cè)試依賴矩陣，根據(jù)實(shí)際需要選擇多任務(wù)測(cè)試優(yōu)選參照的測(cè)試性指標(biāo)，包括故障檢測(cè)率或故障隔離率，確定系統(tǒng)總體和每個(gè)任務(wù)模式下各個(gè)測(cè)試性指標(biāo)的進(jìn)化目標(biāo)，以及故障檢測(cè)率或故障隔離率的約束條件；定義測(cè)試方案選擇向量X＝[b₁,b₂,…,b_Q]，q＝1,2,…,Q，Q表示測(cè)試方案數(shù)量，b_q取值為0或1，b_q＝0表示第q個(gè)測(cè)試方案未選取，b_q＝1表示第q個(gè)測(cè)試方案選取，記第m個(gè)任務(wù)模式下測(cè)試性指標(biāo)F_n的計(jì)算公式為m＝1,2,…,M，M表示任務(wù)模式數(shù)量，記系統(tǒng)總體的測(cè)試性指標(biāo)F_n的計(jì)算公式為

S2：對(duì)每個(gè)任務(wù)模式分別采用多目標(biāo)進(jìn)化算法得到測(cè)試優(yōu)選的精英個(gè)體集合Y_m，其中多目標(biāo)進(jìn)化算法中的個(gè)體為測(cè)試方案選擇向量X＝[b₁,b₂,…,b_Q]，進(jìn)化目標(biāo)為步驟S1中所選擇的N個(gè)測(cè)試性指標(biāo)F_n在該任務(wù)模式下的進(jìn)化目標(biāo)，各個(gè)進(jìn)化目標(biāo)的約束條件為測(cè)試性指標(biāo)在該任務(wù)模式下的約束條件，對(duì)于每個(gè)個(gè)體根據(jù)多任務(wù)測(cè)試依賴矩陣按照該任務(wù)模式下的測(cè)試性指標(biāo)計(jì)算公式計(jì)算其進(jìn)化目標(biāo)值；

S3：根據(jù)步驟S2所得到的各個(gè)任務(wù)模式的精英個(gè)體集合Y_m，設(shè)置多目標(biāo)進(jìn)化算法的個(gè)體為X′＝[x′₁,x′₂,…,x′_M]，其中x′_m表示第m個(gè)任務(wù)模式的精英個(gè)體序號(hào)，其取值范圍為1≤x′_m≤|Y_m|，|Y_m|表示精英個(gè)體集合Y_m中的精英個(gè)體數(shù)量；進(jìn)化目標(biāo)為步驟S1中所選擇的N個(gè)測(cè)試性指標(biāo)F_n在系統(tǒng)總體的進(jìn)化目標(biāo)，各個(gè)進(jìn)化目標(biāo)的約束條件為測(cè)試性指標(biāo)在系統(tǒng)總體的約束條件；對(duì)于每個(gè)個(gè)體根據(jù)多任務(wù)測(cè)試依賴矩陣按照系統(tǒng)總體測(cè)試性指標(biāo)的計(jì)算公式計(jì)算其進(jìn)化目標(biāo)值，其中X_all＝y(tǒng)(x′₁)|y(x′₂)|…|y(x′_M)，y(x′_m)表示精英個(gè)體集合Y_m中第x′_m個(gè)精英個(gè)體；

根據(jù)以上設(shè)置運(yùn)行該多目標(biāo)進(jìn)化算法，得到精英個(gè)體集合Z，其中每個(gè)精英個(gè)體Z_d＝[z_d1,z_d2,…,z_dM]對(duì)應(yīng)一個(gè)多任務(wù)測(cè)試方案選擇向量即z_dm表示精英個(gè)體集合Z中第d個(gè)精英個(gè)體中第m個(gè)任務(wù)模式的精英個(gè)體序號(hào)，y(z_dm)表示精英個(gè)體集合Y_m中第z_dm個(gè)精英個(gè)體，d＝1,2,…,|Z|，|Z|表示精英個(gè)體集合Z中精英個(gè)體數(shù)量；從而獲得|Z|個(gè)多任務(wù)測(cè)試方案選擇向量，即為多任務(wù)測(cè)試優(yōu)選的非支配解。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的多任務(wù)測(cè)試優(yōu)選方法，其特征在于，所述多目標(biāo)進(jìn)化算法采用多目標(biāo)遺傳進(jìn)化算法，其具體步驟包括：

S2.1：在多目標(biāo)進(jìn)化個(gè)體的取值范圍內(nèi)，隨機(jī)生成Q個(gè)個(gè)體構(gòu)成初始種群A，每個(gè)個(gè)體的得分score＝α，初始化精英個(gè)體集合迭代次數(shù)t＝1；

S2.2：根據(jù)當(dāng)前種群A中個(gè)體的得分score隨機(jī)選擇兩個(gè)個(gè)體進(jìn)行交叉變異產(chǎn)生Q個(gè)新個(gè)體，得分score越大，被選擇概率越大；

S2.3：將步驟S2.2中產(chǎn)生的新個(gè)體與當(dāng)前種群A合并為新種群B，將新種群B中各個(gè)個(gè)體的得分score還原為初始值α，然后根據(jù)以下規(guī)則進(jìn)行排名：計(jì)算種群B中每個(gè)個(gè)體的進(jìn)化目標(biāo)值，如果進(jìn)化目標(biāo)值滿足預(yù)設(shè)的約束條件，則對(duì)應(yīng)的個(gè)體稱為可行解；然后從種群B中不重復(fù)地選出兩個(gè)個(gè)體，如果兩個(gè)個(gè)體均是可行解，則根據(jù)支配規(guī)則排名，令被支配的一方score＝0.9score，支配的一方不作任何操作；如果只有一方是可行解，則該可行解一方不作任何操作，另一方的score＝0.9score；如果雙方均不是可行解，目標(biāo)值距離約束條件最遠(yuǎn)的一方score＝0.9score，另一方不作任何操作；遍歷完所有個(gè)體對(duì)后，根據(jù)得分score對(duì)個(gè)體進(jìn)行降序排列；

S2.4：從種群B中選擇得分score＝α的個(gè)體，如果該個(gè)體的進(jìn)化目標(biāo)值不滿足約束條件，或與精英個(gè)體集合Y中的個(gè)體重復(fù)，或被精英個(gè)體集合Y中的個(gè)體支配，則不作任何操作，否則將該個(gè)體加入精英個(gè)體集合Y中；如果精英個(gè)體集合Y中存在原有個(gè)體被新加入個(gè)體所支配，則刪除這些原有個(gè)體，否則不作任何操作；

S2.5：如果迭代次數(shù)t＜T，T表示預(yù)設(shè)的迭代次數(shù)閾值，進(jìn)入步驟S2.6，否則多目標(biāo)遺傳進(jìn)化算法結(jié)束；

S2.6：選擇種群B中前一半個(gè)體集合，作為新種群A，令t＝t+1，返回步驟S2.2。