基于微分进化算法的软件测试数据自动生成

介绍了微分进化算法,并结合函数极小化策略提出了基于微分进化算法的软件测试数据自动生成的方法,进行了实例验证．     

面向多路径覆盖的测试数据生成方法

为了解决装备软件回归测试中测试数据的快速生成问题,提出了一种面向多路径覆盖的测试数据生成方法。该方法首先对遗传操作进行改进,然后设计覆盖多条路径的适应度函数,实现了算法的一次运行覆盖多条目的路径,提高了测试数据的覆盖率。在三角形分类经典程序和实际的装备软件模块上进行实例验证,仿真结果表明了该算法优于传统方法,是一种高效的面向多路径覆盖的测试数据生成方法。     

基于遗传算法的防空兵群最优火力分配模型

基于遗传算法的防空兵群最优火力分配模型,运用战场目标价值和防空兵火力分配情况建立.最大限度发挥武器火力单位效能并达到最大毁伤效果.步骤包括:采用实数编码,通过构建染色体,生成初始群种;计算适应度,检验初始群种;操作遗传算子并改进选择、交叉、变异等操作.最后求解最优解,找出最优的分配方案.     

基于累积差分的飞行测试数据同类段定义

针对分段平均的方法在处理海量数据过程中损失有效数据信息的问题,提出基于累积差分的飞行测试数据中定义同类段的方法。该方法基于累积差分算法找出数据段中的极值点,由此确定同类段的边界。实例表明:方法可用于定义飞行测试数据中的同类段,在不损失原始数据信息的前提下,能够对海量数据进行有效压缩和快速处理。     

基于多岛遗传算法的多状态动力学模型并行修正方法

提出一种结构动力学模型并行修正方法,该方法为两层修正系统,子系统层可进行多个数值模型并行分析;系统层为优化流程,采用多岛遗传算法驱动优化流程,保证设计参数收敛于全局最优解.优化过程中子系统中数值模型的设计参数合并到系统层设计向量中,避免了传统方法修正后同一产品不同状态数值模型设计参数不一致的现象.采用此方法对某飞行器进行了4种状态动力学模型的修正,结果表明修正后模型计算结果与实测值更为吻合,验证了方法的有效性.     

基于遗传算法的火箭级数优化

级数优化是火箭总体设计过程中比较重要的一个部分,如何提高火箭的总体效益,如何用最经济简单的方法发射卫星一直是人们比较关心的问题.文中提出了基于遗传算法的数学模型,并对目标优化问题进行求解,得到较好效果, 从而得出结论,遗传算法在求解目标优化问题中是一种行之有效的方法.     

基于遗传算法的空中加油区域配置模型

对存在敌威胁时的空中加油任务,提出一种基于遗传算法的区域配置方法.其通过建立空中加油区域优化配置模型,将不同的代价通过转换而统一在适应度函数中.先就战场环境参数得出加油可行区域,然后将可行区域拓展为搜索区域,再针对搜索区域设计编码和代价函数,并把配置方案的不同代价统一到适应度函数中,最后运用遗传算法进行全局搜索,以求得最优化配置.     

基于使用可用度的导弹初始备件需求模型

分析了使用可用度和平均后勤延误时间之间的关系,并利用可靠性框图计算系统使用可用度.以备件保障费用最低为目标函数,规定系统使用可用度为约束条件,建立初始备件需求模型,使用遗传算法对模型求解,并对实例进行分析.     

基于遗传算法和神经网络的企业核心竞争力评价模型研究

结合遗传算法与BP神经网络以航天二部为例,建立了其核心竞争力评价模型,该模型利用遗传算法提高了网络收敛的效率,克服了传统的神经网络训练时间长、易陷入局部极值的缺点,保持算法结果的全局最优.以一个算例从验证的角度说明该模型对于评价航天二部核心竞争力具有可行性以及较高的精度.     

基于遗传算法的飞行器技术准备流程优化

为解决飞行器技术准备流程优化在有约束条件下的维数障碍及模式欺骗性问题,提出一种符号数组染色体编码方式及基于自适应性变异概率和罚函数法的适应性遗传算法.针对某型号飞行器技术准备流程优化问题,以技术准备各阶段耗时总和最小为目标函数、技术准备总可靠性为约束条件,分别比较静态变异概率和自适应变异概率的遗传算法进化过程.该算法能有效求解规模较大且具有较强模式欺骗性的有约束流程优化问题,得到最佳技术准备流程方案.     

Research on Data Routing Model Based on Ant Colony Algorithms

Improved traditional ant colony algorithms,a data routing model used to the data remote exchange on WAN was presented.In the model,random heuristic factors were introduced to realize multi-path search.The updating model of pheromone could adjust the pheromone concentration on the optimal path according to path load dynamically to make the system keep load balance.The simulation results show that the improved model has a higher performance on convergence and load balance.     

基于混沌遗传算法的测试选择优化问题研究

针对测试选择优化这一NP难解问题,文中利用改进的遗传算法对其进行优化.算法以遗传算法为主流程,利用混沌现象不重复遍历的特点优化生成初始种群,然后对每次迭代中的个体以一定的概率进行混沌优化.最后,以超外差接受器为例,对算法的有效性进行了验证.事实证明,该算法能够较快地搜索到优化问题的最优解,验证了混沌遗传算法对测试选择优化问题的有效性.     

利用软件测试数据和Nelson模型评估软件可靠性

提出了一种利用软件测试数据和Nelson软件可靠性模型对软件可靠性进行评估的方法，并给出了利用某软件的测试数据对其可靠性进行评估的实例．在不具备进行大量软件可靠性试验的条件下，为利用软件测试数据对软件可靠性进行评估提供了一种可行与实际的工程方法．     

基于遗传算法的自适应机动多目标跟踪算法

根据卡尔曼滤波器池思想。设计一组有不同初始滤波参数组成的具有并行关系的卡尔曼滤波器。通过浮点编码的遗传算法离线对这些滤波参数寻优,找到最佳滤波参数。仿真结果说明机动多目标跟踪的遗传算法具有较强的全局最优搜索能力,自适应好且跟踪精确度较高,这证实了此新方法在自适应机动多目标跟踪下的可应用性。     

基于遗传算法的空间多传感器优化部署模型研究

对空间传感器平台进行优化部署,是在平台数量有限的情况下,提高整个系统探测效率的有效手段。构建了传感器平台部署优化设计指标体系,针对不同指标分别提出了量化方法,在此基础上建立了空间多传感器部署优化模型。将遗传算法应用于该模型,提出了基于遗传算法的求解方法。最后通过算例仿真,对空间多传感器平台优化部署模型及其求解算法的有效性进行了检验。结果表明,传感器数量越多,部署模型的优化效果越明显。     

一种面向UUT的自动测试信息模型

根据大型复杂装备测试面,临的被测设备数量多,被测信号类型、测试需求多样的问题,建立面向UUT的自动测试信息模型,包括测试资源信息模型、测试项目信息模型和测试数据信息模型,将测试流程所需的UUT信息模型化,并在UUT、TPS、测试信息模型间建立一一对应关系,由此提高软件的模块化水平和可移植,并降低测试软件开发和维护的难度和成本。     

基于退火遗传算法的传动装置故障征兆识别

提出了将模拟退火算法融合于遗传算法中的组合方案,对传动装置监测信号小波能量谱进行编码,以克服利用BP算法进行样本训练时网络可能会陷入局部极小点的缺点.以某型传动装置监测信号的小波能量谱为训练样本,识别传动装置带有缺损的齿轮的故障征兆.计算结果表明,组合方案能够提高神经网络训练效率和故障征兆识别精度.     

基于DES算法的靶场试验指显数据加密实现

针对靶场试验指显数据实时性强、数据量大、保密要求高的特点,对两种常用密码算法的性能进行了比较,分析了DES算法在加密效率和适用性等方面存在的优势,提出采用DES算法对指显数据进行加密,并给出Matlab仿真实例。经结果分析,证实了将DES加密算法用于指挥显示系统的实用性,为进一步提高指挥显示系统数据安全探索出一条有效途径。