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软件可靠性增长模型 [1] 适用于与测试期间经历的故障相关的时间序列数据,以预测达到所需故障强度或故障间隔时间等指标。从历史上看,人们采用了牛顿法等数值算法,这些算法需要良好的初始参数估计,因此应用 SRGM 需要高水平的专业知识。最近克服传统数值方法不稳定性的方法包括群体智能 [2] 等技术,它表现出强大的全局搜索能力。然而,这些技术可能需要大量的计算资源和时间来收敛到精确的最优值,这对 SRGM 很重要,因为一些模型参数对其他参数的精确估计非常敏感。此外,过去大多数应用群体智能的研究