一种新的并行测试任务调度算法

 并行测试的任务优化调度是并行测试技术的核心问题。为了解决现有调度方法耗时、实际应用范围有限以及缺少对资源冲突和系统死锁的形式化分析等问题,采用赋时有色Petri网(TCPN)建立并行测试任务调度的TCPN模型,基于TCPN模型的可达标识图利用改进蚁群算法求解最优任务调度序列。算法搜索过程中,采用多目标优化,目标函数综合了测试时间、仪器成本和负载平衡度,使得算法更符合工程应用。采用动态标注方法在搜索过程中加大可行解间的信息素差别,避免算法早熟。仿真实例证明该算法是有效的。     

PSO神经网络在光电探测设备故障诊断中的应用CSCD

针对传统神经网络在光电探测故障诊断中存在故障检测率低、诊断时间长的问题,研究了粒子群优化算法(PSO)优化神经网络连接权值,并将其应用于某型光电探测设备的故障诊断中。实验结果表明,与BP和GA相比,PSO算法更易实现,具有更快的收敛速度、更高的故障检测率、更低的虚警率和更短的故障诊断时间,从而获得了更好的故障诊断效果。