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基于粒子群-差分进化算法的测试优化选择方法: 收藏
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引用; 《湖北工业大学学报》2024年第4期39卷 12-17页; 作者：丁善婷蔡胜玲谭梦颖董正琼蒋成昭湖北工业大学机械工程学院湖北武汉430068 湖北省现代制造质量工程重点实验室湖北武汉430068; 测试优化选择是装备测试性设计中关键的一步。针对其易陷入局部最优的问题,提出一种添加信息交换机制的粒子群-差分进化算法(PSO-DE)优化方法。通过融合多信号流图与贝叶斯网络,建立多维空间测试性模型后,利用PSO-DE算法实现快速精确求...; 测试优化选择是装备测试性设计中关键的一步。针对其易陷入局部最优的问题,提出一种添加信息交换机制的粒子群-差分进化算法(PSO-DE)优化方法。通过融合多信号流图与贝叶斯网络,建立多维空间测试性模型后,利用PSO-DE算法实现快速精确求解。电源系统分析表明:该方法在满足测试性设计要求的前提下,搜索到的测试集合使得系统各测试性指标综合最优且收敛速度最快。相较于其它优化算法,具有收敛速度快、能收敛到全局最优等优点,由此验证了方法的可行性。; 来源：详细信息评论

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