郑州轻工业学院学报(自然科学版)
鄭州輕工業學院學報(自然科學版)
정주경공업학원학보(자연과학판)
Journal of Zhengzhou Institute of Light Industry(Natural Science Edition)
2010年
3期
43-45,53
,共4页
邓璐娟%卢华琦%刁海港%孙义坤
鄧璐娟%盧華琦%刁海港%孫義坤
산로연%로화기%조해항%손의곤
软件测试%遗传算法%粒子群算法
軟件測試%遺傳算法%粒子群算法
연건측시%유전산법%입자군산법
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)的软件测试数据自动生成算法:以粒子群优化算法(PSO)为主线,按PSO算法中标准的速度和位置更新,将GA算法的筛选、交叉、变异与PSO算法的自动更新特征结合在一起,使所有测试数据在局部区域中再次寻找最优值,从而避免了过早收敛,改进了搜索最佳值的能力.仿真实验表明:遗传-粒子群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.
針對傳統遺傳算法(GA)容易產生早熟收斂和易陷入跼部最優解的問題,提齣瞭一種基于遺傳-粒子群混閤算法(GA-PSO)的軟件測試數據自動生成算法:以粒子群優化算法(PSO)為主線,按PSO算法中標準的速度和位置更新,將GA算法的篩選、交扠、變異與PSO算法的自動更新特徵結閤在一起,使所有測試數據在跼部區域中再次尋找最優值,從而避免瞭過早收斂,改進瞭搜索最佳值的能力.倣真實驗錶明:遺傳-粒子群混閤算法具有更快的收斂速度,保持瞭種群的多樣性,提高瞭全跼搜索能力.
침대전통유전산법(GA)용역산생조숙수렴화역함입국부최우해적문제,제출료일충기우유전-입자군혼합산법(GA-PSO)적연건측시수거자동생성산법:이입자군우화산법(PSO)위주선,안PSO산법중표준적속도화위치경신,장GA산법적사선、교차、변이여PSO산법적자동경신특정결합재일기,사소유측시수거재국부구역중재차심조최우치,종이피면료과조수렴,개진료수색최가치적능력.방진실험표명:유전-입자군혼합산법구유경쾌적수렴속도,보지료충군적다양성,제고료전국수색능력.
