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测试数据生成是组合测试的一个关键问题,但是组合测试用例集的构造问题的复杂度是NP完全的。提出了一种成对组合测试用例集整体优化和生成的方法。该方法通过编码机制将测试用例数据的生成问题转换为一个基于二进制编码的最优化问题,同时使用遗传算法对此编码空间进行搜索,并对所发现的最优个体进行解码,构造产生最佳测试用例集。实验结果表明,该方法简单高效,且具有解的质量高、时间消耗小的特点。 相似文献
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遗传算法中交叉和变异概率选择的自适应方法及作用机理 总被引:40,自引:3,他引:37
在指出了传统遗传算法中交叉和变异概率的选择具有盲目性的基础上, 提出了遗传算法中交叉和变异概率选择的改进措施, 对其作用机理进行了深入的分析, 指出改进算法体现了自适应策略. 用一个非常复杂的数学函数对新算法进行了测试, 结果表明改进算法克服了传统遗传算法难以解决的早熟和局部收敛的问题. 相似文献
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在软件测试中,如何才能生成高效的测试用例一直是人们研究的热点.提出了一种基于模拟退火的遗传算法,用于测试数据的生成.该算法有效克服了传统GA局部搜索能力差和早熟现象.同时也有效改善了SA全局搜索能力差的问题.随后提出了一个基于模拟退火遗传算法的测试数据自动生成的系统框架结构.并重点介绍了如适应度函数选取问题、编码问题和遗传算子改进问题等关键技术.实验结果表明.该苒法运用在测试数据自动生成领域.其效率和效果都优于传统的遗传算法. 相似文献
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孙为 《计算机光盘软件与应用》2014,(6):247-248
针对遗传算法在运算过程中产生的早熟问题,提出一种自适应动态优化策略(SAOGO),用以自动生成测试数据。通过优化变异概率等手段,实现了路径测试数据的自动生成。将Triangle(三角形判别问题)作为被检测程序进行性能测试,实验结果表明,基于该策略的测试数据自动生成系统能自动调整变异概率和保持优秀个体,有效的解决了早熟问题,同时也提高了自动生成测试数据的效率。 相似文献
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用遗传算法实现软件结构测试数据的自动生成 总被引:1,自引:0,他引:1
软件结构测试数据的自动生成是实现软件测试自动化的关键,这一技术的实现可大大节省用于软件开发地时间和费用。因而意义十分重大,本文首先阐述了软件结构测试,按路径生成结构测试数据等基本概念,然后就目前按路径生成结构测试数据的两种主要方法-符号执行和程序直接执行进行了论述和比较。 相似文献
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针对检测缺陷的测试数据生成效率低下问题,提出变异测试和路径覆盖测试技术结合的测试数据生成方法。首先,采用变异测试技术生成的变异分支融入程序,生成新的被测程序;然后,在原路径集中挑选目标路径,通过分析变异分支与路径关联关系,将变异分支融入路径。最后,基于遗传算法生成覆盖路径的测试数据。实验结果表明,多种群遗传算法生成测试数据的时间,比单种群遗传算法节约了41.15%。由此可见,对于覆盖多路径测试数据生成,多种群遗传算法的效率比单种群遗传算法高。 相似文献
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在分析配对测试及其有效性的基础上,给出了一种新的关于n因素s(s≥2)水平的配对测试集生成算法。实验表明该算法与以往一些算法相比具有一定的优越性,最后将该算法运用于一个具体实例,并较详细地介绍了该实例的测试集生成过程。 相似文献
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一种新的基于遗传操作的改进型遗传算法 总被引:2,自引:0,他引:2
交叉与变异是遗传算法的重要操作,提出了一种新的基于遗传操作的改进型遗传算法.采用最优保留和改进的轮盘赌选择方法,通过基因交叉概率控制交叉,根据高斯分布改进了交叉算子和变异算子,保证了算法的全局搜索能力、局部搜索能力及收敛速度.通过标准函数的数值实验,验证了新算法的有效性. 相似文献
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软件参数的组合测试是发现参数组合问题的重要方法,但是参数组合测试面临着组合爆炸问题,成对测试可以有效降低测试成本。提出了一种基于遗传算法的成对测试生成方法,该方法用于选择当前局部优化覆盖的测试用例,在此基础上构建满足成对测试基准的测试用例套,结果表明该方法能在不降低测试覆盖精度的情况下有效降低了测试用例数量。 相似文献
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深入研究基于遗传算法的QoS多播路由算法,建立支持QoS的多播路由模型.对已有的QoS多播路由算法进行优化,提出适用于下一代网络的基于遗传算法的QoS多播路由算法.采用定长的染色体编码和预处理机制降低算法复杂度.仿真试验表明,该算法收敛速度快,可靠性高,能够更好地满足多播业务的需要. 相似文献
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一种基于混合遗传算法的聚类方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对遗传算法在聚类时存在的搜索速度慢和早熟的问题,将禁忌搜索的自适应优点引入遗传操作来改良其全局搜索性能,并采用带有权重的相似性度量方法,提出了一种基于混合遗传算法的聚类算法.通过与常用的聚类方法的实验结果比较,表明这种方法具有良好的聚类效果. 相似文献
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针对足球机器人在动态环境下的安全路径规划,提出一种将神经网络和遗传算法相结合的路径规划方法。用hopfield神经网络描述存在障碍物的动态环境,然后用遗传算法对代表路径的控制点进行寻优,并把路径安全性和最短路径要求融合为一个适应度函数。通过仿真实验表明该方法具有较高的实时性和有效性。 相似文献
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针对足球机器人在动态环境下的安全路径规划,提出一种将神经网络和遗传算法相结合的路径规划方法.用hopfield神经网络描述存在障碍物的动态环境,然后用遗传算法对代表路径的控制点进行寻优,并把路径安全性和最短路径要求融合为一个适应度函数.通过仿真实验表明该方法具有较高的实时性和有效性. 相似文献
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郭学会 《计算机应用与软件》2009,26(5)
为缩短工艺构思的时间,增加构思的效率,通过虚拟物体变形进行工艺设计构思.采用基于遗传算法实现虚拟物体的变形.应用数学模式搭配遗传算法演变造型的方法产生了特殊的效果,不仅可给予设计者以更多的思考空间,而且增加了设计人员进行构思时的思考方向. 相似文献
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基于改进遗传算法的网格任务调度算法 总被引:1,自引:0,他引:1
网格任务调度是一个NP完全问题,它关注大规模的资源和任务调度,要求采用的调度算法能够具有高效性.遗传算法被证明是解决这类小规模问题的有效算法,随着任务数和资源数的增加,遗传算法表现出慢速收敛的缺点.为了克服其缺点,提出将Min-min算法与遗传算法相结合的改进遗传算法,从而设计出很好的选择和交叉算子,提高了算法搜索能力和收敛速度.仿真结果表明该算法能更有效解决网格任务调度问题. 相似文献
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黄力明 《计算机应用与软件》2009,26(9):247-249
针对基本遗传算法的稳定性较差、存在未成熟收敛和易陷入局部最优解的问题,将量子计算与遗传算法进行融合,较好地解决了传统的多阈值图像分割方法中运算量大的问题.实验结果表明量子遗传算法用于阈值寻优减少了搜索时间,提高了收敛效率. 相似文献