[发明专利]基于改进PSO的软件可靠性模型参数估计方法

摘要

本发明公开一种基于改进PSO的软件可靠性模型参数估计方法，首先选取软件可靠性模型，初始化粒子群体各参数，然后构造适应值函数，并在算法执行过程中加入验算过程，剔除掉那些明显不合适的解，根据经验朝着出现更优解的方向进行搜索，最终获得最优的参数值，从而提高模型预测的准确度。此种参数估计方法可提高模型预测的准确度，对不同模型均具有较好的适应性。

主权项

一种基于改进PSO的软件可靠性模型参数估计方法，其特征在于包括如下步骤：(1)选取软件可靠性模型，初始化粒子群体各参数；(2)构造适应值函数，根据适应值函数评价每个粒子当前适应值；(3)根据步骤(2)中得到的适应值更新每个粒子当前个体历史最优适应值pbest和全局最优适应值gbest，对应于个体历史最优适应值pbest的是个体历史最优位置pbest_b，对应于全局最优适应值gbest的是全局最优位置gbest_b；(4)判断是否满足算法停止条件；如果达到最大迭代次数Tmax或全局最优适应值gbest的精度达到k，执行步骤(7)，否则执行步骤(5)；(5)根据如下速度和位置的更新公式更新每个粒子的速度和位置：v'i＝wvi+c1r1(pbest_bi)+c2r2(gbest_b‑bi)bi'＝v'i+bi其中，i＝1,2,…,60，代表60个粒子；r1、r2是介于[0,1]之间的随机数；(6)剔除掉明显不合适的解；(7)达到算法停止条件，输出全局最优适应值gbest和全局最优位置gbest_b，然后将b代入步骤(1)的极大似然估计方程组求解得到a；(8)判断a与实际数据的误差是否在规定范围内，若是则结束，否则执行步骤(9)；(9)加入先验知识明确搜索方向，直至搜索到最合适的参数a和b。