發(fā)布時間：2021-04-19 18:52

　　針對標準粒子群算法優(yōu)化過程中易早熟及后期收斂速度慢的缺點,提出了一種改進粒子群算法用于測試用例優(yōu)先排序。首先,采用Tent映射初始化粒子種群,提高初始解質(zhì)量;其次,給出了一種自適應(yīng)調(diào)整因子公式,使調(diào)整因子與該粒子的適應(yīng)度值大小相關(guān),以更新粒子速度與位置信息;最后,對惰性粒子進行混沌搜索優(yōu)化,提高種群的多樣性,保證算法較好的收斂速度及尋優(yōu)能力;實驗結(jié)果表明,提出的改進方法在缺陷檢測率、測試用例語句覆蓋率和有效執(zhí)行時間等方面均有優(yōu)勢。 

【文章來源】：陜西理工大學學報(自然科學版). 2020,36(01)

【文章頁數(shù)】：8 頁

【文章目錄】：
1 測試用例優(yōu)先排序建模
    1.1 問題描述
    1.2 度量準則
2 基于改進粒子群算法的測試用例優(yōu)先排序設(shè)計
    2.1 標準粒子群優(yōu)化算法（SPSO）
    2.2 改進的粒子群優(yōu)化算法（IPSO）
        2.2.1 粒子編碼及種群初始化
        2.2.2 適應(yīng)度函數(shù)設(shè)計
        2.2.3 自適應(yīng)調(diào)整慣性權(quán)重及學習因子
        2.2.4 混沌搜索
    2.3 改進粒子群算法求解測試用例優(yōu)先排序框架
3 實驗分析
    3.1 實驗設(shè)計
    3.2 結(jié)果與分析
4 結(jié) 語


【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于Tent混沌的測試用例優(yōu)先級排序[J]. 張娜,滕賽娜,吳彪,包曉安.  計算機測量與控制. 2019(06)
[2]基于離散粒子群算法的測試用例優(yōu)先排序[J]. 張衛(wèi)祥,齊玉華,李德治.  計算機應(yīng)用. 2017(01)
[3]基于PSO的多目標測試用例預優(yōu)化[J]. 陳云飛,李征,趙瑞蓮.  計算機科學. 2014(05)
[4]基于多種群遺傳算法測試用例優(yōu)先級技術(shù)研究[J]. 李龍澍,李森,廖敏,汪小珍.  計算機技術(shù)與發(fā)展. 2011(04)
[5]回歸測試中測試用例優(yōu)先級技術(shù)研究綜述[J]. 屈波,聶長海,徐寶文.  計算機科學與探索. 2009(03)



本文編號：3148113