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基于IRAPSO的组合测试用例生成方法
被引量：
1
1
作者
李晨晨
丁佐华
《浙江理工大学学报（自然科学版）》
2019年第1期72-78,共7页
最小覆盖表的生成是组合测试研究领域的一个关键问题,虽然粒子群优化算法是生成最小覆盖表的方法之一,但该算法存在易陷入局部最优和搜索精度低等问题。针对该问题提出了一种改进的约简自适应粒子群算法。该方法首先对粒子群优化算法的...
最小覆盖表的生成是组合测试研究领域的一个关键问题,虽然粒子群优化算法是生成最小覆盖表的方法之一,但该算法存在易陷入局部最优和搜索精度低等问题。针对该问题提出了一种改进的约简自适应粒子群算法。该方法首先对粒子群优化算法的进化方程进行约简,消去其速度项,得到约简的粒子群进化方程;然后提出了惯性权重的自适应调整策略并且在适应值策略中引入汉明距,以提高该算法生成测试用例的覆盖率。与已有算法的比较结果表明,该算法在克服粒子群优化算法易陷入局部最优等问题的同时能够在较短的时间内生成规模更小的覆盖表。
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关键词
组合测试
覆盖表
约简粒子群算法
进化方程
约简
自适应
算法
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职称材料
题名
基于IRAPSO的组合测试用例生成方法
被引量：
1
1
作者
李晨晨
丁佐华
机构
浙江理工大学信息学院
出处
《浙江理工大学学报（自然科学版）》
2019年第1期72-78,共7页
基金
国家自然科学基金项目(61751210,61572441)
文摘
最小覆盖表的生成是组合测试研究领域的一个关键问题,虽然粒子群优化算法是生成最小覆盖表的方法之一,但该算法存在易陷入局部最优和搜索精度低等问题。针对该问题提出了一种改进的约简自适应粒子群算法。该方法首先对粒子群优化算法的进化方程进行约简,消去其速度项,得到约简的粒子群进化方程;然后提出了惯性权重的自适应调整策略并且在适应值策略中引入汉明距,以提高该算法生成测试用例的覆盖率。与已有算法的比较结果表明,该算法在克服粒子群优化算法易陷入局部最优等问题的同时能够在较短的时间内生成规模更小的覆盖表。
关键词
组合测试
覆盖表
约简粒子群算法
进化方程
约简
自适应
算法
Keywords
combination testing
covering array
reduced particle swarm optimization
reduction of the evolution equation
adaptive algorithm
分类号
TP311 [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
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于IRAPSO的组合测试用例生成方法
李晨晨
丁佐华
《浙江理工大学学报（自然科学版）》
2019
1
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