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测试性分配是测试性设计中的一项重要环节．测试性分配参数主要是故障检测率（FDR）和故障隔离率（FIR）．常用的权值分配法存在权值计算繁杂、分配结果需要调整等不足．优化分配是一种较好分配方法，它是在一系列的约束条件下，使分配的结果费效比最优．但是解决约束优化分配问题的内点法、最小乘子法等算法存在易陷入局部最优、寻找初始点困难等问题中，而遗传算法具有很强的全局优化能力，且初始种群容易产生等特点，所以遗传算法能够很好地解决约束优化分配问题．