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面向多目标测试用例优先排序的蚁群算法信息素更新策略
被引量：
10
1
作者
邢行
尚颖
+1 位作者
赵瑞莲
李征
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2016年第9期2497-2502,共6页
针对蚁群算法在求解多目标测试用例优先排序(MOTCP)时收敛速度缓慢、易陷入局部最优的问题,提出一种基于上位基因段(ETS)的信息素更新策略。利用测试用例序列中ETS可以决定适应度值的变化,选取ETS作为信息素更新范围,再根据ETS中测试用...
针对蚁群算法在求解多目标测试用例优先排序(MOTCP)时收敛速度缓慢、易陷入局部最优的问题,提出一种基于上位基因段(ETS)的信息素更新策略。利用测试用例序列中ETS可以决定适应度值的变化,选取ETS作为信息素更新范围,再根据ETS中测试用例间的适应度增量和测试用例的执行时间更新路径上的信息素值。为进一步提升蚁群算法求解效率、节省蚂蚁依次访问测试用例序列的时间,优化的蚁群算法还通过估算ETS长度重新设置蚂蚁遍历测试用例的搜索终点。实验结果表明,与优化前的蚁群算法及NSGA-Ⅱ相比,优化后的蚁群算法能提升求解MOTCP问题时的收敛速度,获得更优的Pareto解集。
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关键词
蚁群算法
信息素更新
多目标
的
测试
用例优先排序
回归
测试
上位基因段
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职称材料
不可靠测试条件下基于NSGA-Ⅱ的多目标测试优化选择
被引量：
10
2
作者
翟禹尧
史贤俊
+1 位作者
杨帅
秦玉峰
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第4期792-801,共10页
针对测试不可靠因素严重影响测试优化选择结果以及现有方法不能很好解决多目标测试优化选择等问题,提出基于第二代非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)的多目标测试优化选择的方法。首先,描述了测试不可靠条件下多目标优化选择问题的数学模型;...
针对测试不可靠因素严重影响测试优化选择结果以及现有方法不能很好解决多目标测试优化选择等问题,提出基于第二代非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)的多目标测试优化选择的方法。首先,描述了测试不可靠条件下多目标优化选择问题的数学模型;其次,在该数学模型下,将系统给出的故障检测率和隔离率作为约束条件,将测试代价、漏检率和虚警率作为优化目标,建立了多目标优化问题;然后,提出带有精英保留策略的NSGA-Ⅱ对多目标问题进行优化选择,利用NSGA-Ⅱ能够得到一组Pareto最优解,可根据实际需求选择最优的测试组合;最后,针对某装备进行实例分析,得到3组最优解,可以满足不同需求下的最优选择,验证了所提数学模型与多目标优化算法的可行性与有效性。
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关键词
测试
优化选择
测试
性设计
多目标测试
不可靠
测试
第二代非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)
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职称材料
题名
面向多目标测试用例优先排序的蚁群算法信息素更新策略
被引量：
10
1
作者
邢行
尚颖
赵瑞莲
李征
机构
北京化工大学信息科学与技术学院
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2016年第9期2497-2502,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(61170082
61472025)
教育部新世纪优秀人才计划项目(NCET-12-0757)~~
文摘
针对蚁群算法在求解多目标测试用例优先排序(MOTCP)时收敛速度缓慢、易陷入局部最优的问题,提出一种基于上位基因段(ETS)的信息素更新策略。利用测试用例序列中ETS可以决定适应度值的变化,选取ETS作为信息素更新范围,再根据ETS中测试用例间的适应度增量和测试用例的执行时间更新路径上的信息素值。为进一步提升蚁群算法求解效率、节省蚂蚁依次访问测试用例序列的时间,优化的蚁群算法还通过估算ETS长度重新设置蚂蚁遍历测试用例的搜索终点。实验结果表明,与优化前的蚁群算法及NSGA-Ⅱ相比,优化后的蚁群算法能提升求解MOTCP问题时的收敛速度,获得更优的Pareto解集。
关键词
蚁群算法
信息素更新
多目标
的
测试
用例优先排序
回归
测试
上位基因段
Keywords
Ant Colony Optimization （ACO）
pheromone updating
Multi-Objective Test Case Prioritization （MOTCP）
regression testing
Epistatic-Domain Test Case Segment （ETS）
分类号
TP311.5 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
不可靠测试条件下基于NSGA-Ⅱ的多目标测试优化选择
被引量：
10
2
作者
翟禹尧
史贤俊
杨帅
秦玉峰
机构
海军航空大学岸防兵学院
中国人民解放军
出处
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第4期792-801,共10页
基金
国家自然科学基金(61903374)。
文摘
针对测试不可靠因素严重影响测试优化选择结果以及现有方法不能很好解决多目标测试优化选择等问题,提出基于第二代非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)的多目标测试优化选择的方法。首先,描述了测试不可靠条件下多目标优化选择问题的数学模型;其次,在该数学模型下,将系统给出的故障检测率和隔离率作为约束条件,将测试代价、漏检率和虚警率作为优化目标,建立了多目标优化问题;然后,提出带有精英保留策略的NSGA-Ⅱ对多目标问题进行优化选择,利用NSGA-Ⅱ能够得到一组Pareto最优解,可根据实际需求选择最优的测试组合;最后,针对某装备进行实例分析,得到3组最优解,可以满足不同需求下的最优选择,验证了所提数学模型与多目标优化算法的可行性与有效性。
关键词
测试
优化选择
测试
性设计
多目标测试
不可靠
测试
第二代非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)
Keywords
test optimization selection
testability design
multi-objective test
unreliable test
NSGA-Ⅱ
分类号
TP206 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
面向多目标测试用例优先排序的蚁群算法信息素更新策略
邢行
尚颖
赵瑞莲
李征
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2016
10
在线阅读
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职称材料
2
不可靠测试条件下基于NSGA-Ⅱ的多目标测试优化选择
翟禹尧
史贤俊
杨帅
秦玉峰
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
10
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职称材料
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