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优化选取服务是动态Web服务组合的关键技术之一。在对分层组合算法研究的基础上,利用产生式规则和接口语义规则对Web服务建模,引入了备选服务的QoS性能指标和用户请求对响应时间、成本、成功率、可靠性和组合率的多条件约束,给出了一种全局优化的分层动态Web服务组合算法,通过仿真工具Weblogic 8.1 application server + Oracle BPEL Process Manager 10验证,结果表明,该算法能够有效提高动态Web服务组合的成功率和组合率。 相似文献
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《计算机应用与软件》2013,(3)
针对组合测试数据生成早熟问题,提出一种分阶段的基于改进Tent映射的混沌优化算法。该算法首先采用基于Tent映射的混沌优化算法均匀随机生成测试数据,如果进化陷入早熟停滞状态,就进入第二阶段,以两两覆盖对集合中尚未覆盖的因素取值次数为概率生成剩余测试数据。典型实验表明该算法生成测试数据速度快、数目少,具有较高的效率。 相似文献
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运用元启发式搜索进行结构性测试数据生成已经被证实是一种有效的方法.在讨论基于搜索的测试数据生成基本框架的基础上,以分支覆盖作为测试覆盖准则,给出了基于粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)的测试数据生成算法,并通过分析分支谓词的结构特征提出了一种新的适应函数构造形式.在此基础上,针对一些公开的程序集开展对比性实验分析,证实粒子群优化算法在平均覆盖率、全覆盖成功率、平均收敛代数和搜索时间4项指标上均要优于遗传算法和模拟退火算法.同时,编程实现了4种典型的PSO变体算法并进行测试数据生成效果的实证分析,结果表明:基本PSO是解决测试数据生成问题的首选算法,而综合学习式PSO算法的表现则相对较差. 相似文献
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为有效集成网络中的Web服务,组成满足用户需求的服务链,提出了基于禁忌搜索算法的Web服务组合优化方法.建立了基于QoS感知的Web服务组合优化模型,该模型从全局限制了用户的QoS约束.简述了禁忌搜索算法求解的基本框架,在此基础之上分析了应用禁忌搜索算法求解过程中的关键设计步骤.实例仿真计算结果表明,该算法求解具有比线性规划算法更好的时间性能,并具有与遗传算法相仿的表现. 相似文献
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由于模式搜索算法易陷入局部极值且效率低。受群智能算法的启发,结合模式搜索算法,提出一种全局优化算法——群模式全局搜索算法。该算法引入群智能的思想,包含4个操作:模式探测、模式移动、模式学习、模式扩散,具有较强的局部-全局搜索能力,且收敛速度快、稳定性好。对benchmark函数集进行仿真并与其它多个算法对比,实验结果证实该算法的有效性。 相似文献
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针对传统模糊C均值(FCM)聚类算法聚类数目难以确定,迭代速度慢,易陷入局部最优以及对聚类中心初始值的设置敏感等问题,提出一种融合全局最好和声搜索模糊C均值(GBHS-FCM)聚类算法。首先,利用全局最好和声搜索(GBHS)算法的全局性和鲁棒性的优点,得到初始聚类中心和聚类个数,再将其作为传统FCM聚类算法的初始聚类中心和聚类个数;其次,提出一种新颖的模糊聚类目标函数,将图像像素点邻域依赖特性考虑进来,与像素点灰度信息共同作用,增强了分割结果空间的连续性;此外,还采用了一种新颖的距离公式代替欧氏距离公式,增强了新算法对噪声的鲁棒性。仿真结果表明,新算法有效避免了传统FCM算法因初始聚类中心设置敏感而收敛到局部最优解,在聚类精度、速度和鲁棒性上均比传统FCM算法有所提高,针对具有不同特征的图像分割取得了较好的结果。 相似文献
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研究在服务组合预先优化阶段及在运行时容错处理阶段对重构的服务组合进行基于QoS的在线全局优化方法,提出并实现了一种结合修正单纯形法和启发式枚举法解决多目标全局组合最优化问题,加快了解空间搜索的收敛速度以及提高了目标函数的优化水平。 相似文献
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Model-based testing has been proposed as a technique to automatically verify that a system conforms to its specification. A popular approach is to use a model-checker to produce a set of test cases by formulating the test generation problem as a reachability problem. To guide the selection of test cases, a coverage criterion is often used. A coverage criterion can be seen as a set of items to be covered, called coverage items. We propose an on-the-fly algorithm that generates a test suite that covers all feasible coverage items. The algorithm returns a set of traces that includes a path fulfilling each item, without including redundant paths. The reachability algorithm explores a state only if it might increase the total coverage. The decision is global in the sense that it does not only regard each individual local search branch in isolation, but the total coverage in all branches together. For simpler coverage criteria as location of edge coverage, this implies that each model state is never explored twice.The algorithm presented in this paper has been implemented in the test generation tool Uppaal coer. We present encouraging results from applying the tool to a set of experiments and in an industrial sized case study. 相似文献
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We report on a case study to assess the use of an advanced knowledge-based software design technique with programmers who have not participated in the technique's development. We use the KIDS approach to algorithm design to construct two global search algorithms that route baggage through a transportation net. Construction of the second algorithm involves extending the KIDS knowledge base. Experience with the case study leads us to integrate the approach with the spiral and prototyping models of software engineering, and to discuss ways to deal with incomplete design knowledge. 相似文献
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组合测试是一种经过实践证明的科学有效的测试方法,其研究重点之一是组合测试用例集的生成算法。基于参数顺序渐进扩充策略IPO(In-Parameter-Order)是其中一种具有代表性的通用算法,其优势在于水平扩充算法的可选择性和测试用例集的可扩展性。算法在提取影响IPO策略效果的参数的基础上,给出可配置的IPO策略;采用遗传算法(Genctic-Algorithm)配置IPO策略中的水平扩充,得到新的混合算法IPO_GA。通过实验对可配置IPO策略中各个参数对算法的影响进行了对比分析;将IPO_ GA与部分已有算法进行了比较,结果表明在水平扩充过程中染色体较短时,IPO_GA效果较好;在解空间规模过大而导致染色体较长时,IPO_GA效果略差。 相似文献
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路径测试用例自动生成中的搜索算法分析 总被引:5,自引:0,他引:5
软件结构测试数据生成一直是软件测试领域一个较为复杂的问题,方法和手段尚未成熟。基于程序直接执行的测试数据生成方法因其动态性,显示出一定的优越性,但作为其核心的搜索寻优算法一直不能尽如意。该文在深入了解现有典型算法缺陷的前提下,从搜索过程中的几个方面进行分析,探讨了有助于改善的若干手段,目的在于提高算法效率,提高其实用化程度,显示出不错的实验效果。 相似文献
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Pairwise testing is an effective test generation technique that requires all pairs of parameter values to be covered by at least one test case. It has been proven that generating minimum test suite is an NP-complete problem. Genetic algorithms have been used for pairwise test suite generation by researchers. However, it is always a time-consuming process, which leads to significant limitations and obstacles for practical use of genetic algorithms towards large-scale test problems. Parallelism will be an effective way to not only enhance the computation performance but also improve the quality of the solutions. In this paper, we use Spark, a fast and general parallel computing platform, to parallelize the genetic algorithm to tackle the problem. We propose a two-phase parallelization algorithm including fitness evaluation parallelization and genetic operation parallelization. Experimental results show that our algorithm outperforms the sequential genetic algorithm and competes with other approaches in both test suite size and computational performance. As a result, our algorithm is a promising improvement of the genetic algorithm for pairwise test suite generation. 相似文献
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回归测试在软件测试过程中是非常重要的,同时也是非常费时费力的.为了适应软件测试的需求,提高回归测试的效率,降低测试成本,针对目前GUI回归测试的困难,依据Atif M.Memon等人提出的新的回归测试方法,根据一个."Good"的测试套件对测试成本和"fault-detection effectiveness"的影响,突出一个"Good"的测试套件的特点,给出一个新的回归测试方法.该方法根据测试套件的特点,有针对性地选择合适的测试用例来构建回归测试套件.这样不仅有针对性,同时也优化了测试套件,提高了测试效率. 相似文献