[发明专利]基于改进PBI方法的系统级测试性设计多目标优化方法有效
| 申请号： | 202110249020.2 | 申请日： | 2021-03-08 |
| 公开（公告）号： | CN112883651B | 公开（公告）日： | 2022-07-26 |
| 发明（设计）人： | 杨成林;高亮亮;鲜航 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06N3/12 |
| 代理公司： | 成都行之专利代理事务所(普通合伙) 51220 | 代理人： | 温利平 |
| 地址： | 611731 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于改进PBI方法的系统级测试性设计多目标优化方法，首先初始化一组均匀分布的参考向量，并为每个参考向量计算其惩罚因子，然后基于遗传算法迭代搜索最优影响因素向量，在搜索过程中对惩罚因子进行递增，联合目标函数值和改进PBI函数值来优选得到新种群，并对新种群进行个体补选操作，在终代种群中删除被支配解，即得到影响因素向量的帕累托最优解集。采用本发明可以在保证得到最优解的同时，提高收敛效果以及影响因素向量的帕累托最优解的均匀性，从而合理配置影响因素，达到测试性优化设计的目的。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 改进 pbi 方法 系统 测试 设计 多目标 优化 | ||
【主权项】：
暂无信息
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