| 基于遗传-粒子群混合算法的测试用例生成研究 |
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| 引用本文： | 李小青.基于遗传-粒子群混合算法的测试用例生成研究[J].计算机系统应用,2009,18(3):70-72. |
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| 作者姓名： | 李小青 |
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| 作者单位： | 浙江万里学院,智能控制研究所,浙江,宁波,315101 |
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| 基金项目： | 浙江省教育厅科研项目(20070744) |
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| 摘 要： | 针对传统遗传算法(GA)容易产生早熟收敛和易陷入局部最优解的问题，提出了一种基于遗传-粒子群混合算法(GA-PSO)的软件测试用例自动生成算法。用混沌序列搜索产生初始种群，使所有测试用例在局部区域中再次寻找最优值，从而避免过早收敛，改进搜索最佳值的能力。仿真实验表明该混合算法具有更快的收敛速度，保持了种群的多样性，提高了全局搜索能力。
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| 关 键 词： | 遗传算法 粒子群算法 测试用例 种群多样性 |
| 收稿时间： | 2008/11/7 0:00:00 |
Test Case Generation Based on Genetic-Particle Swarm Optimization Hybrid Algorithm |
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