检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:于笳韵 刘传才 YU Jiayun;LIU Chuancai(School of Computer Science and Engineering,Nanjing Unversity of Science and Technology,Nanjing 210094)
机构地区:[1]南京理工大学计算机科学与工程学院
出 处:《计算机与数字工程》2019年第8期1951-1955,共5页Computer & Digital Engineering
摘 要:在研究面向路径的测试数据自动生成时,目前得到广泛应用的几种方法仍存在不少问题,算法效率普遍低下。为此,提出一种组合优化粒子群算法和蚁群算法的方法:在算法初期,先对粒子群算法作降阶操作,并利用粒子群优化算法生成初步测试结果。然后针对每个粒子的局部搜索过程,引入信息素机制以有效地保证搜索过程的多样性,进而防止搜索过程“早熟”而陷入局部最优。When studying path-wise automatic generation of test data,it is found that there are still many problems in several widely used methods at present,and the efficiency of the algorithms are generally low.Therefor,a method,which combines optimized particle swarm algorithm(PSO)and ant colony algorithm,is proposed.In the early stage of the proposed method,the reduced order operation is done firstly for PSO,and generates preliminary test results via PSO algorithm.Afterward,for the local search of procedure of each particle,the pheromone mechanism is introduced to effectively guarantee the diversity of the search process and avoid the search process"precocious"and fall into local optimum.
关 键 词:软件测试 粒子群算法 蚁群算法 面向路径 测试数据自动生成
分 类 号:TP311.52[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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