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141.
演化测试是一种有效的测试用例自动生成技术。它将测试用例的生成的过程转化为一个利用遗传算法进行数值优化的问题,可以自动生成高质量的测试用例。目前,演化测试技术已经在许多测试领域被广泛地研究。研究发现,演化测试过程中无效解和局部最优解的存在扰乱了演化正常进行,降低了演化测试的性能。针对演化测试中存在的问题,提出基于惩罚函数的适应值函数F(x),对无效解和局部最优解进行惩罚,有助于演化过程中根据适应值选择更合适的个体进行遗传操作,提高演化测试的性能。实验结果表明,F(x)有效降低了无效解和局部最优解的适应值,提高了演化测试的性能。 相似文献
142.
近年来,越来越多的演化计算研究者对动态优化问题产生了很大的兴趣,并产生了很多解决动态优化问题的方法。提出一种新的动态演化算法,与传统的演化算法有所不同,它是建立在划分网格基础上的,故而称它为网格优化算法。通过测试典型的动态优化问题,并与经典的SOS算法进行比较,证明了算法的有效性。 相似文献
143.
144.
提出一种协同进化PSO算法,用于保持粒子种群的多样性并避免发生“早熟”的问题.该方法采用两个不同的分群;其中分群一的粒子采用标准PSO算法进行搜索寻优,分群二的粒子采用差异演化算法进行搜索和寻找最优解.在搜索过程中,如果标准PSO算法的适应度变化率低于一个阈值,则按照黄金分割率用分群二中的若干优势粒子取代分群一中的劣势粒子.用所提出的PSO算法和标准PSO算法对4种常用函数进行优化.结果表明,该粒子群优化算法比标准粒子群优化算法更容易找到最优解,而且优化效率和优化性能明显提高. 相似文献
145.
以冀东褐土为试材,采用主成分分析方法对连续8年不同施肥制度定位试验土壤的肥力演化进行了研究.结果表明,不同施肥制度下作物产量、土壤物理性质、土壤有机碳及氮磷钾养分含量与组成、土壤酶活性等变化各异,冀东褐土肥力演化方向可用土壤养分贮备和供应过程与无机磷积累和尤效化过程表征,不施肥使土壤养分贮备和供应极度匮乏;单施常量NPK化肥和增量NPK化肥造成土壤无机磷无效化过程强烈;有机肥(物)料配施化肥则可使土壤肥力向养分贮备丰富、供应水平高和快速、无机磷有效化程度较高的方向发展. 相似文献
146.
景观格局是地貌格局、土壤格局、水资源格局、植物分布格局及生产力格局等的综合。根据地质、地貌和区域景观特征,可将重庆岩溶区划成三大景观区:渝东北中山区(I)、渝东南中低山区(Ⅱ)、渝中平行岭谷低山丘陵区(Ⅲ)。各景观分区景观格局特征主要表现为:景观多样性指数分别为Ⅰ区1.38、Ⅱ区1.35、Ⅲ区1.77;各景观分区的人工干扰指数分别为Ⅰ区0.33、Ⅱ区0.69和Ⅲ区0.95,人工干扰的程度按照区域代码顺序依次增强;景观均匀度、优势度和丰富度密度分别为Ⅰ区0.49、1.43和0.0005,Ⅱ区0.48、1.46和0.0003,Ⅲ区0.63、1.04、0.0025;景观变化态势按照景观分区代码Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ的顺序表现为耕地、居民工矿用地和水域面积比例呈明显递增,而林地、草地呈现明显递减的,园地分布比例为Ⅲ区远大于Ⅰ、Ⅱ区;未利用地比例出现Ⅱ区最小,Ⅲ区最大的现象。 相似文献
147.
OSGi框架为软件动态演化提供了一个强大的平台,在该平台上运行时可进行模块的加载、卸载和替换。针对替换过程中遇到的状态丢失问题,本文利用OSOi R4规范提供的面向服务组件的编程模型,将服务组件的数据部分独立出来,实现了替换过程中状态的连续性。 相似文献
148.
随着现代信息技术的迅猛发展,虚拟现实技术的发展前景更为广阔,技术日趋成熟,各行各业对虚拟现实技术的需求越来越强。其中,虚拟现实技术在广告设计领域得到广泛应用,效果显著,对广告业的创新发展很有帮助。因此,文章概述了虚拟现实技术,具体分析虚拟现实技术在广告设计中的应用优势、具体表现、现存问题,并论述了虚拟广告虚拟现实(Virtual Reality,VR)-产品数据管理演化系统(Product Data Evolvement System,PDES)的优化设计,旨在为广告设计中虚拟现实技术的应用和发展提供借鉴。 相似文献
149.
设计电网公司配电自动化模拟培训系统,为电网公司培训人才提供现场作业模拟环境。首先,通过Mini-pcie接口采集配电网数据,利用缓存单元处理用户自动化培训请求,采用IP核实现缓存单元控制;然后,采用遗传算法获取最优个体,依据模块度函数最大原则选取最优个体作为最优解,通过解码操作划分资源类别;利用动态演化聚类算法处理应用请求,提升人才培训信息反馈的及时性;最后,利用WEB2.0实现电网公司自动化培训系统的展示层UI设计。系统测试结果表明系统可以成功操作现场配电装置的安装调试以及运行维护,适用于电网公司培养实践。 相似文献
150.
针对鲸鱼算法求解稳定性不强、收敛速度有时较慢、易陷入局部极值等缺点,提出一种具有轮盘赌选择和二次插值择优机制的双种群交互演化鲸鱼算法.首先,在搜索觅食阶段引入轮盘赌选择机制,可有效避免劣质解被多次选取的问题,保证算法的收敛性能;在算法进化结构和求解过程中用两种不同演化机制的种群以及它们之间不断的信息交互,可有效地平衡和调节算法的全局搜索与局部搜索能力;在双种群个体演化更新后、信息交互前,利用二次插值策略更新鲸鱼个体的位置,增加种群的多样性,而之后的择优选取新位置可提高算法的收敛速度.然后,给出算法流程并用概率测度法对算法的收敛性进行证明.最后,通过6种代表性算法对CEC2017测试函数集套件中不同特征函数在多个维度上进行仿真实验,结果表明改进算法的收敛速度、寻优精度和求解稳定性均有明显提高,具有很好的收敛性能. 相似文献