【摘 要】
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基于动态时间弯曲(DTW)对测试任务调度问题的多目标多模特性进行证明,将决策空间分为互不相交的N组,分别利用多目标优化算法求解N组的Pareto前沿(PF)并进行排序和去重,计算每一组PF与标准前沿的DTW值或计算组与组PF之间的DTW值来评价彼此间的相似性。基于此,提出一种基于区域迁移策略的粒子群多目标多模优化算法(RMMOPSO)求解测试任务调度问题(TTSP)。通过引入多种群策略和区域迁移策略,N个子种群在决策空间内并行搜索,按顺序交换子种群之间的全局最优点引导每个子种群的搜索区域不断发生转移,从而
【基金项目】
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国家自然科学基金(61671041,61827901,61101153)。
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基于动态时间弯曲(DTW)对测试任务调度问题的多目标多模特性进行证明,将决策空间分为互不相交的N组,分别利用多目标优化算法求解N组的Pareto前沿(PF)并进行排序和去重,计算每一组PF与标准前沿的DTW值或计算组与组PF之间的DTW值来评价彼此间的相似性。基于此,提出一种基于区域迁移策略的粒子群多目标多模优化算法(RMMOPSO)求解测试任务调度问题(TTSP)。通过引入多种群策略和区域迁移策略,N个子种群在决策空间内并行搜索,按顺序交换子种群之间的全局最优点引导每个子种群的搜索区域不断发生转移,从而
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