摘要:最优测试序列的设计是故障诊断过程中必须解决的非确定多项式(Non-deterministic polynomial,NP)完全问题。基于自适应差分进化算法,提出一种惯性速度差分进化(Inertial velocity differential evolution,IVDE)算法,通过增加额外的惯性速度项求解复杂电子系统最优测试序列问题(Optimal test sequence problem,OTP)。为求解该优化问题设计了个体的状态与测试序列编码方式,构建了包含故障隔离率(Fault isolation rate,FIR)等指标的个体适应度函数,通过优化生成诊断决策树来减少测试设备和测试成本。仿真结果表明,IVDE算法可以求得既满足FIR要求,又减少测试成本的测试序列。与粒子群优化算法(Particle swarm optimizer,PSO)、遗传算法(Genetic algorithm,GA)等其他算法相比,IVDE可以求解OTP,得到更好的解。