【摘要】：針對(duì)現(xiàn)有的鏡像自適應(yīng)隨機(jī)測(cè)試(MART)、動(dòng)態(tài)鏡像自適應(yīng)隨機(jī)測(cè)試(DMART)等算法通過鏡像函數(shù)生成的測(cè)試用例的隨機(jī)性不足,使其有效性在不同程度上有明顯下降的問題,提出基于隨機(jī)向量鏡像策略改進(jìn)ART算法.首先將隨機(jī)向量引入傳統(tǒng)鏡像函數(shù),增大鏡像測(cè)試用例間的差異性;然后將隨機(jī)向量鏡像函數(shù)運(yùn)用到鏡像策略中,改進(jìn)現(xiàn)有的ART算法.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,利用隨機(jī)向量鏡像策略可明顯地提高鏡像算法的有效性,并且該算法比傳統(tǒng)ART算法的效率有顯著提升.
[Abstract]:Aiming at the lack of randomness of the test cases generated by the existing image adaptive random test (MART),) dynamic mirror adaptive random test (DMART) algorithms by mirror function, the effectiveness of these algorithms is obviously reduced in different degrees. An improved ART algorithm based on random vector mirroring strategy is proposed. Firstly, the random vector is introduced into the traditional mirror function to increase the difference between the mirror test cases, and then the random vector image function is applied to the mirror strategy to improve the existing ART algorithm. The experimental results show that the effectiveness of the image algorithm can be improved obviously by using the random vector image strategy, and the efficiency of this algorithm is significantly improved than that of the traditional ART algorithm.
【作者單位】： 解放軍信息工程大學(xué);數(shù)學(xué)工程與先進(jìn)計(jì)算國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61402525) 鄭州市普通科技攻關(guān)項(xiàng)目(141PPTGG383)
【分類號(hào)】：TP301.6;TP311.53

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本文編號(hào)：2359911