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摘要
为了解决测试性设计中测试优化选择这一非确定性多项式难题（non-deterministic polynomial hard, NPhard），提出一种改进模拟退火-离散粒子群算法（simulated annealing-discrete particle swarm optimization, SADPSO）用于求解最优完备测试集。该算法首先以离散粒子群算法（DPSO）为基础框架，采用异步变化的学习因子，产生时变的压缩因子，以增强DPSO算法的全局搜索能力，确保其收敛性，并取消了对速度的边界限制；然后，与具有概率突跳能力的模拟退火算法（SA）相结合，以避免DPSO算法在求解过程中陷入局部最优；最终，基于对某发控系统测试点进行优选，经验证，所提算法能够显著提升测试优化效率。
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单位上海机电工程研究所
