基于改进蚁群算法UML状态机图的测试用例生成

为了减少测试工作量,防止测试用例数目过多而导致爆炸,提出了使用改进的蚁群算法直接从UML状态机图中生成测试用例的方法.利用UML状态图是对系统可能的生命历程进行建模,由于状态图具有直观性,所以简化了生成测试用例过程,从而减少了测试的工作量.通过构造人工蚁群以及动态更新信息素矩阵,让蚂蚁选择还没有搜索或边信息素最小的顶点,确保了测试用例的数量既满足测试需求,又不会过多.通过编写算法及模拟仿真,对该算法的可行性和有效性做了验证和仿真分析.     

QPSO在结构测试数据生成中的应用研究

针对目前进化算法生成结构测试数据方法存在搜索速度慢、设置参数复杂、易陷入局部最优解等缺陷,提出了一种基于量子粒子群算法的结构测试数据生成方法。该方法采用分支函数叠加法构造适应值函数,将测试数据自动生成问题转化为函数的最优化问题,同时在粒子群算法基础上引入量子理论的思想,提高了算法的收敛性能和全局搜索能力。将其与标准粒子群算法实现结构测试数据自动生成方法进行比较,实验结果表明,该方法能更快生成测试数据。     

传统色彩在设计色彩课程中的借鉴

传统色彩艺术在绘画、民间艺术和建筑中的表现可以获得丰富的人文色彩感受,并且,传统色彩在世界整体设计文化背景下的价值和意义日渐突出。因此,从传统艺术的角度对色彩表现的应用作为切入点进行探索,有利于让学生理解设计色彩的目的与人类生活的紧密联系,更好地为设计找到色彩表现方向。     

基于蚁群算法的测试用例集优化方法

为了达到以尽可能少的测试用例满足测试需求的目的,提出了一种先对测试用例集进行完全划分,再利用蚁群算法对其优化的方法。首先根据测试需求间的相互关系,将最初的测试用例集划分成多个互不相交的子集,每个子集中的元素为等价测试用例;其次从各个子集中选取一个测试用例,组成一个新的集合,该集合已经摒弃了部分冗余测试用例;然后利用蚁群算法对测试用例集进行最优的简化;最后通过实例证明了该方法可以产生比原有的方法更优的测试用例集。