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题名基于变异粒子群算法的字符串型测试数据生成
被引量：2
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作者
李刚
于磊
孙回回
张兴隆
侯韶凡
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机构
解放军信息工程大学
数学工程与先进计算国家重点实验室
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2016年第11期252-256,279,共6页
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基金
国家科学自然基金项目(61402525)
郑州市普通科技攻关项目(141PPTGG383)资助
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文摘
基于搜索的算法在以路径覆盖为目标的测试数据生成中应用广泛。然而对于字符串型测试数据的生成,现有方法效率不高。为了高效地生成字符串型测试数据,提出了一种基于变异粒子群算法的字符串型测试数据自动生成方法。在随机生成初始种群后,采用粒子群算法使种群在趋近最优个体的过程中实现进化,并以一定的概率对种群中的个体进行变异操作,以避免进化过程陷入局部最优。为了有效地指导种群进化过程,对经典适应度函数中分支距离的计算方法进行改进,使其适用于含有字符串型参数的程序。实验结果表明,该方法具有较高的成功率和稳定性,且能明显提升测试数据生成效率。
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关键词
测试数据生成
字符串型数据
分支距离
变异粒子群算法
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Keywords
Test data generation
String-type test data
Branch distance
MPSO
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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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