基于离散蝙蝠算法的舰船作战系统测试性分析

Chinese Journal of Ship Research - - CONTENTS -

1，许一川2，谢定君1，彭辉2范苗1 430064中国舰船研究设计中心，湖北武汉2 430072武汉大学电气工程学院，湖北 武汉

Testability analysis of ship combat system based on discrete bat algorithm

FAN Miao1，XU Yichuan2，XIE Dingjun1，PENG Hui2 1 China Ship Development and Design Center，Wuhan 430064，China 2 School of Electrical Engineering，Wuhan University，Wuhan 430072，China

Abstract：［Objectives］This paper concerns about test set optimization and test sequence optimization for system-level testability analysis.［Methods］ The Discrete Bat Algorithm（DBA） is used to acquire the optimal complete test set and test sequence for each type of fault based on a multi-signal flow graph model. The convergence speed of the algorithm is accelerated while the optimization accuracy is guaranteed. Taking warship combat systems as the research object，such main indexes as fault isolation rate，average test cost and average expected test cost are compared with the existing optimization schemes.［Results］ The simulation results show that the proposed method offers better optimization performance compared with other algorithms，among which the fault isolation rate is increased by 5.5% and the average test cost and expected test cost are decreased by 6.35% and 17.01% respectively.［Conclusions］The feasibility and advantages of the DBA applied to system-level testability analysis are verified， providing effective guidance for system testability engineering in the design phase. Key words：ship combat system；multi-signal flow graph model；Discrete Bat Algorithm（DBA）；test set optimization；test sequence optimization

0引言

1 舰船作战系统的测试性建模

2 离散蝙蝠算法

2010年，提出了一种新的元启发式算法，即13（Bat Algorithm，BA），其［ ］蝙蝠算法 优化机理是模拟自然界微型蝙蝠躲避障碍物并寻找目标的回声定位原理。针对这种已成功应用于连续域函数优化问题的随机搜索优化算法，为了对其进行改进14-16以解决组合优化问题，文献［ ］以旅行商（TSP Discrete ）问题为例提出了离散蝙蝠算法（ Bat Algorithm，DBA），仿真结果表明离散蝙蝠算法在寻优能力、偏差率、收敛率、时间耗费等指标上的优势远超其他传统算法。由于测试性分析中的测试序列优化问题仅与旅行商问题的目标函数不DBA同，因此可以采用来完成测试执行顺序的优化求解，并可将该方法应用于测试集优化问题。在离散蝙蝠算法中，每个蝙蝠的位置表示待优化问题的一个可行解。对于种群规模为m的蝙i=1，2，…，m）发出声波的频蝠而言，蝙蝠个体（i率f (i)为（1） f (i) = f + ( f - f min)β min max

xt (i)与向量 x*的差值定义如下：设 xt (i) = (x1 x  xn) ，x* = (x*1 x*2  x*n) ， 2其中n为蝙蝠搜索空间的维度；设 vd 为第i个蝙蝠

x* 的每个分量，若 xn - x*n ¹ 0 ，则将向量 (xn x*n) 1作为矩阵 vd 的第 列，并以此方式逐列叠加。式（2）中，vt 1(i) 的定义如下： + n×2设速度向量 vt (i) 为 的整数矩阵，且矩阵1~n元素为 的 自 然 数 ；设 v = vt (i)  vd ， l = round [ f (i) × n)] + 1 ，其中 round 函数表示向下取

3 测试集优化

3.1 最小测试数目

3.2 基于离散蝙蝠算法的测试集优化

3.3 仿真对比分析

4 测试序列优化 4.1 优化问题描述

4.2 算法基本步骤

4.3 仿真对比分析

3由表 可知，与其他算法相比，基于离散蝙蝠算法的测试序列优化结果所需的期望测试代价最17.01%多可以降低 ，且平均期望测试代价最低，平均收敛速度在智能算法中最快，证明了离散蝙蝠算法应用于测试序列优化问题的优势，但离散蝙蝠算法在收敛率方面仍有一定的改进空间。另一方面，与信息熵算法、改进信息熵算法、Rollout算法相比，群智能优化算法用时较长，考虑到本文算法仅应用于测试性设计阶段而非故障的实时隔离诊断阶段，为了获得优化精度更高的结果，所以对算法的时间要求较低。由离散蝙蝠算法确定的最优测试序列所构成的系统诊断策略优化过程如3图 所示。

5结语

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