[發(fā)明專利]基于效用函數(shù)的系統(tǒng)級測試性設(shè)計多目標(biāo)優(yōu)化方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201910555024.6
• 申請日: 2019-06-25
• 公開（公告）號: CN110399968B
• 公開（公告）日: 2021-12-10
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 楊成林;姬志周
• 申請（專利權(quán)）人: 電子科技大學(xué)
• 主分類號: G06N3/00
• 分類號: G06N3/00
• 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

本發(fā)明公開了一種基于效用函數(shù)的系統(tǒng)級測試性設(shè)計多目標(biāo)優(yōu)化方法，首先確定影響因素和優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)，然后設(shè)置權(quán)重向量，使用權(quán)重向量對一個多目標(biāo)優(yōu)化問題分解為N個子問題，使用子問題的G個鄰居，通過交叉、變異產(chǎn)生新的子代個體，利用適應(yīng)度差值選擇改善效果最好的種群中的個體進(jìn)行更新，在終代種群中刪除被支配解，即得到影響因素向量的帕累托最優(yōu)解集。采用本發(fā)明，可以在保證得到影響因素向量的帕累托最優(yōu)解集的同時，提高收斂效果和以及影響因素向量的帕累托最優(yōu)解的均勻性。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于電子系統(tǒng)測試性設(shè)計優(yōu)化技術(shù)領(lǐng)域，更為具體地講，涉及一種基于效用函數(shù)的系統(tǒng)級測試性設(shè)計多目標(biāo)優(yōu)化方法。

背景技術(shù)

為了減輕設(shè)備日后的維護(hù)難度，系統(tǒng)在設(shè)計的初始階段就應(yīng)該考慮可測試性設(shè)計。可測試性指的是系統(tǒng)的狀態(tài)能夠被準(zhǔn)確地檢測的程度。在針對大型電子設(shè)備系統(tǒng)的故障診斷問題中，如何選擇測試方案，使故障檢測率(FDR,fault diagnose rate)、虛警率(FAR,fault alarm rate)以及測試各項開銷(時間、經(jīng)濟等)指標(biāo)同時滿足約束條件甚至趨向更好，是學(xué)術(shù)和工程領(lǐng)域不斷探索的問題。

在測試優(yōu)選問題中，所關(guān)注的測試指標(biāo)有故障檢測率(FDR,fault diagnoserate)、隔離率、虛警率(FAR,fault alarm rate)、測試時間開銷(TC，time cost)以及測試經(jīng)濟開銷(PC，price cost)等等。增加系統(tǒng)測試性，意味著額外的測試硬件，因此影響著系統(tǒng)重量，體積，研發(fā)難度，功能影響以及系統(tǒng)可靠性。

假設(shè)影響因素共計D個，用x_d表示，d＝1,2,…,D。且將影響因素值歸一化為0～1之間的變量，則影響因素向量X＝[x₁,…,x_D]。假設(shè)需要優(yōu)化的目標(biāo)數(shù)量為M，每個優(yōu)化目標(biāo)的目標(biāo)函數(shù)為f_m(X)，m＝1,2,…,M。

測試優(yōu)選目標(biāo)是合理選擇和設(shè)置X(即合理開展測試性設(shè)計，合理分配資源等)，使得M個目標(biāo)函數(shù)最小。現(xiàn)實中，M個目標(biāo)函數(shù)一般不可能同時達(dá)到最優(yōu)，因此這是一個典型的多目標(biāo)優(yōu)化問題。

當(dāng)多目標(biāo)優(yōu)化為最小化優(yōu)化問題，可以用下式表達(dá)，即需要找到合適的X使得所有M個目標(biāo)函數(shù)f(X)最小：

minimize F(X)＝(f₁(X),f₂(X),…,f_M(X))

與單目標(biāo)優(yōu)化問題的本質(zhì)區(qū)別在于，多目標(biāo)優(yōu)化問題的解并非唯一，而是存在一組由眾多Pareto(帕累托)最優(yōu)解組成的最優(yōu)解集合，集合中的各個元素稱為Pareto最優(yōu)解或非劣最優(yōu)解。對于由上述公式確定的向量F(X_i)和F(X_j)，如果兩個向量不相等且F(X_i)里的所有元素都不大于F(X_j)里的對應(yīng)位置元素，則稱F(X_i)支配F(X_j)，X_j稱為支配解，X_i稱為非支配解。由所有非支配解構(gòu)成的集合稱為帕累托最優(yōu)集。

而目前能解決該類問題的算法有NSGA-III型算法、粒子群算法等等。NSGA-III型算法較為典型，可以找到比較全面的非支配解集，然而由于支配關(guān)系計算的時間復(fù)雜度較高，收斂效果差等問題。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的在于克服現(xiàn)有技術(shù)的不足，提供一種基于效用函數(shù)的的系統(tǒng)級測試性設(shè)計多目標(biāo)優(yōu)化方法，在保證得到影響因素向量的帕累托最優(yōu)解集的同時，提高收斂效果和以及影響因素向量的帕累托最優(yōu)解的均勻性。

為實現(xiàn)上述發(fā)明目的，本發(fā)明基于效用函數(shù)的系統(tǒng)級測試性設(shè)計多目標(biāo)優(yōu)化方法包括以下步驟：