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测试点优化选择是复杂装备测试性设计的重要环节,本文提出一种用于解决测试点优化选择问题的离散萤火虫算法（DFA）。首先建立了测试点优化选择问题的数学模型,接着对传统的萤火虫算法（FA）进行了离散化改进,给出了离散化萤火虫算法的实施步骤,并分析了不同的吸引度函数和二值化函数（sigmoid和tanh函数）对算法结果的影响。最后针对5个不同规模的实际系统验证了离散萤火虫算法的有效性,并与粒子群算法（PSO）和遗传算法（GA）等传统的元启发式搜索算法的计算性能进行了比较分析。结果显示：在满足系统要求的故障检测率和