改进差分进化算法在可靠性冗余分配问题中的应用

提出一种改进差分进化算法(IDE),以解决系统可靠性冗余分配问题.在罚函数法的基础上,对约束处理方法进行改进. 新约束处理方法在搜索过程中不需要在每一步都计算惩罚函数值,加快了寻优速度.具有良好的通用性,可以引入到其他智能优化算法中.将改进的算法用于求解4类典型的系统可靠性冗余分配问题,实验结果表明了所提出的改进算法具有很好的寻优精度和收敛速度.     

差分型复杂过程全局进化方法

复杂过程全局进化算法是一种具有类似分散搜索的通用框架结构,能够高效完成全局搜索的新型进化算法。在该算法的基础上,提出了差分型复杂过程全局进化算法。差分型算法采用拉丁超立方体抽样生成多样性种群,并应用“最小欧几里德距离的最大值法”产生参考集Refset2,以保证参考集的多样性。采用差分变异和交叉策略替代原算法的线性合并,兼顾算法的收敛速度和种群的多样性。应用Nelder-Mead直接搜索法进行局部搜索,防止搜索过程在局部最优点附近反复。仿真结果表明差分型复杂过程全局进化算法,具有较高的搜索效率。     

基于混合双种群差分进化的电力系统经济负荷分配

针对电力系统经济负荷分配本质上的非线性约束优化问题,提出一种双种群混合差分进化算法.采用两个种群且以较小的计算量实现目标函数的寻优并保持解的可行性,同时引入单纯型法来提高算法的局部搜索能力.基于典型算例对该算法的进化行为进行测试,并通过仿真和比较验证了所提出算法的有效性.     

基于差分进化算法的认知无线电频谱分配

针对认知无线电系统中认知用户分配可用频谱问题,提出基于差分进化算法的认知无线电频谱分配算法。利用差分算法设置参数少、寻优能力强、不易于陷入局部最优等特点,得到可以使认知用户平均系统效益最大化的频谱分配方案。仿真结果表明,提出的算法不仅提高了用户平均系统效益,而且缩短了运行时间,提高了频谱分配效率。     

基于快速自适应差分进化算法的电力系统经济负荷分配

提出一种求解复杂电力系统经济负荷分配问题的快速自适应差分进化算法(FSADE).从矢量运算角度对变异算子进行分析,提出了一种改进的变异算子,大大提高了算法的收敛速率.根据个体的进化过程,引入自学习机制,对个体的变异和交叉概率常数进行自适应地调整,提高了算法的鲁棒性.3个不同规模的算例仿真结果表明,与其他4种典型智能优化算法相比, FSADE具有更好的计算精度和计算速度,是一种求解电力系统经济负荷分配问题的有效方法.     

基于改进差分进化鲸鱼算法的经济负荷分配

针对电力系统经济负荷分配这一典型的非凸、非线性、组合优化问题,提出一种将改进差分进化算法和鲸鱼算法相结合的优化算法。该算法首先在鲸鱼优化算法中引入了非线性的收敛变化策略,加速寻优算法的迭代;再利用差分进化算法的交叉和选择,丰富算法种群个体信息,增强优化算法的全局收敛性;同时引入一种淘汰机制,将适应度较好的个体信息更快地保留用于下一次鲸鱼优化算法的迭代,提高了求最优解的速度和精度;最后,对多个经济负荷分配问题进行了测试,将该算法与标准鲸鱼算法、标准差分进化算法进行对比,验证了差分进化鲸鱼算法可以更合理地配置电力系统的经济负荷,能够有效找到可行解,避免陷入局部最优,能实现经济负荷的合理分配。     

基于参数动态调整的多目标差分进化算法

针对多目标差分进化算法最优解难以获取的问题,提出一种基于参数动态调整的多目标差分进化(AMODE)算法.AMODE算法通过设计变异率和交叉率的自适应调整策略,实现进化过程中变异率和交叉率的动态调整,均衡多目标差分进化算法的局部搜索能力和全局探索能力,获得收敛性、多样性和均匀性较好的最优解.实验结果表明,基于参数动态调整的AMODE算法能够有效改善多目标差分进化算法的逼近能力(IGD)和均匀性(SP),具有较好的优化效果.     

采用改进差分进化算法的防空导弹火力分配

针对目前采用差分进化算法求解防空导弹火力分配问题需要人工确定惩罚系数,从而增大模型建立复杂性的问题。采用一种处理约束条件的改进差分进化算法求解该问题;该方法在解是否可行的基础上采用三种选择准则用于搜索可行解区域,并增加了一个整数变量用于保存整数解。实例结果表明,与采用惩罚函数的方法相比,该方法在同等的求解效率下,能够获得较好的最优值。由于该方法不用人为确定惩罚系数,减少了模型的确定难度和时间,可用于求解火力分配问题。     

基于新变异策略的动态自适应差分进化算法

针对差分进化算法在复杂优化问题求解时后期收敛速度慢、易陷入局部最优和参数设置繁琐等问题,提出一种基于新变异策略的动态自适应差分进化算法p-ADE.首先,新变异策略中通过利用种群的全局最优解和目标个体的历史最优解引导种群搜索方向,为下一代个体的生成引入更多有效的方向性信息,避免差分向量中个体随机选择导致的搜索盲目性.其次,为加快收敛速度、提高算法稳定性、避免参数设置的繁琐与不精确,提出一种参数动态自适应调整策略,动态平衡算法局部搜索与全局搜索间的关系,有效调节个体在进化过程中的变异程度.在10个Benchmark函数上的实验结果表明,p-ADE相对于多种先进DE优化策略和全局优化算法在收敛精度、速度和鲁棒性上均具有明显优势.     

动态可靠性约束的多阶段测试资源分配研究

为满足测试资源分配过程中用户对软件可靠性的需求,构建一种动态可靠性约束的多阶段多目标测试资源分配模型DRC-MSMOTRA。从理论上分析不同阶段满足可靠性约束的测试时间下限并设计相应的种群初始化策略,结合参数估计、加权归一化方法和多目标差分进化,提出一种动态可靠性约束的多阶段多目标测试资源分配算法MS-DRC-GDE3。实验结果表明,与MSMOTRA模型相比,DRC-MSMOTRA模型在2种不同规模的软件系统上所获解的覆盖值分别提高约62和59个百分点,与MS-GDE3算法相比,MS-DRC-GDE3算法在2种软件系统上所获解的覆盖值分别提高约69和80个百分点,即所提模型和算法能够根据用户对可靠性的需求来为用户提供更多更优的测试资源分配方案。     

基于混合智能优化算法的复杂软件可靠性分配

软件可靠性是系统设计、研究和运行过程中必须考虑的关键因素之一.与目前大多数软件可靠性分配的研究主要局限于简单的串并联模型不同,本文将最优化算法应用于大型复杂软件系统的可靠性分配.针对分布估计算法收敛速度快,全局搜索能力强,但是易于陷入局部最优;而差分进化算法局部搜索能力强,但搜索速度略慢的问题,本文提出一种元启发式算法——基于罚函数的混合分布估计和自适应交叉差分进化的优化算法（PHEDA-SCDE）,该算法收敛速度快,全局搜索能力强且不易陷入局部最优.基于四种特定的体系结构风格——顺序、并发、循环、容错,对复杂软件可靠性进行评估.为不失算法通用性,本文采用三个仿真算例进行实验,分别为单输入单输出系统,单输入多输出系统和多输入多输出系统.实验结果表明,PHEDA-SCDE算法在软件可靠性分配方面与同类算法相比,具有明显的可行性和有效性.     

串并行软件系统测试资源动态分配建模及求解

系统测试是软件开发各个阶段中最消耗时间和资源的阶段,对于串并行软件系统来说,系统可靠性随着测试时间的推进会发生变化,如果再按照最初的方案分配测试资源,可能会造成测试资源的浪费,这时需要分阶段对测试资源进行再分配.在基于搜索理论的软件工程领域展开研究,首先,在分析测试资源、测试代价和系统可靠性关系的基础上构建了以测试资源为约束,以最大化可靠性和最小化测试成本为目标的测试资源多目标动态分配模型,按照测试进程的推进,动态地分配测试资源;然后,基于具有改进种群初始化策略的“一维整数向量编码”差异演化算法,提出了一种针对串并行软件系统的测试资源动态分配算法.对比实验结果表明,测试资源动态分配模型在保证系统可靠性的前提下,有效地节省了系统测试的消耗,提高了串并行软件系统的开发效率.     

基于软件体系结构和广义差分进化的测试资源动态分配算法

测试资源分配是软件测试中的一个基础问题,然而已有研究大都针对并串联模块软件模型而鲜有涉及体系结构软件模型。为此,首先针对可靠性和错误数动态变化的测试环境,构建了一种基于体系结构的多阶段多目标测试资源分配模型。然后基于参数重估计、种群重新初始化、广义差分进化和归一化加权求和设计了一种面向动态可靠性和错误数的多阶段多目标测试资源分配算法。最后,在仿真实验中,与已有的归一化加权求和多目标差分进化（WNS-MODE）算法进行对比,所提算法在不同结构的体系结构软件模型实例上所获解集更优,容量值提高了约16倍,覆盖值提高了约84个百分点,超体积提高了约6倍。实验结果表明,所提算法能够更好地适应可靠性和错误数的动态变化,可为体系结构软件模型的动态测试提供更多和更优的测试资源分配方案。     

系统可靠性预计与分配集成系统的设计与实现

文章对系统可靠性框图建模、可靠性预计、可靠性分配的过程及相互关系进行了分析,在此基础上给出了系统可靠性预计与分配集成系统的体系结构及系统的各主要模块的功能设计,介绍了系统的实现技术,同时提出了可靠性框图模型的数据结构。     

基于体系结构的软件可靠性指标分配方法研究

为提高软件可靠性分配的合理性和工程实用性,对现有的各种软件可靠性分配技术与方法进行深入分析和总结,提出了基于体系结构的软件可靠性指标分配方法.该方法利用离散马尔科夫链状态模型(DTMC)表示软件系统可靠性与各构件可靠性之间的关系,从而建立了考虑体系结构的软件可靠性分配模型;利用灵敏度分析各构件对系统可靠性指标的影响程度.实验结果表明了该方法较传统分配方法更有效.     

基于子系统综合因子的软件可靠性分配方法

针对拥有多个分配在不同配置硬件环境上的软件子系统的综合软件系统,介绍了一种基于各子系统综合因子的软件可靠性分配方法。综合因子的确定涉及到子系统利用率等诸多因素,它的数值可以是软件详细规划时计算给出,从而对整个系统进行可靠性预分配,也可以在实际开发扣测试进程中动态地确定,从而不断地重新修正分配数值。给出详细的实例运算过程,并与传统方法进行了比较。     

面向多用户的模块化软件系统的可靠性分配

模块化的软件系统的质量不仅与各模块的可靠性有关,而且与软件的操作概图有关,当模块化的软件系统是面向多用户时,使会有多个不同的操作概图,因此不同的用户对软件质量的评价也会不同。本文提出并解决了两个关于面向多用户的软件系统的可靠性分配问题。具体的计算说明了软件系统的可靠性分配与用户及它们的操作概图有关。     

改进的DS证据舰船融合检测研究

针对单源舰船检测识别率偏低的问题,基于DS证据理论,提出了一种通过权值更新,改进DS证据的基本概率赋值的方法,并结合冲突解决方案,对SAR和可见光舰船检测得出的特征数据进行特征级融合检测。实验结果表明,该算法大大提高了舰船检测的识别率,降低了误判率。