測試用例的生成是軟件測試研究的一個重要分支。運用智能搜索算法進行測試用例的生成是測試用例生成研究的熱點之一。目前,大部分研究是對遺傳算法、粒子群算法、模擬退火算法等進行改進并應(yīng)用到測試用例生成中,但是這些算法都有其自身的缺陷。例如遺傳算法易早熟,局部搜索能力弱,搜索后期收斂速度慢;粒子群算法易早熟和陷入局部最優(yōu);模擬退火算法結(jié)構(gòu)較復(fù)雜,尋優(yōu)耗時相對較長。這些缺點在應(yīng)用中都影響著測試用例生成的質(zhì)量和效率。另外,目前將智能搜索算法應(yīng)用到多路徑測試用例生成和組合測試用例生成中,對評價粒子質(zhì)量的關(guān)鍵指標(biāo)——適應(yīng)度函數(shù)的改進還不夠理想。為此,本文對萬有引力搜索算法（GSA）進行改進提出了基于改進的Tent混沌萬有引力搜索算法（ITC-GSA）,并將其運用到多路徑測試用例生成和組合測試用例生成中,主要的研究工作和內(nèi)容歸納如下:（1）在分析GSA算法優(yōu)缺點的基礎(chǔ)上提出了ITC-GSA算法。改進Tent混沌映射來初始化種群;引入引力常數(shù)G的動態(tài)調(diào)整策略提高算法的收斂速度和收斂精度,設(shè)計成熟度指標(biāo)判斷種群成熟度并使用Tent混沌搜索有效抑制算法早熟收斂幫助種群跳出局部最優(yōu)。（2）提出基于ITC-GSA算... 

【文章來源】：浙江理工大學(xué)浙江省

【文章頁數(shù)】：81 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

Tent混沌序列分布直方圖

圖 3.3 Tent 混沌序列分布直方圖圖 3.4 Tent 混沌序列分布圖圖 3.5 Logistic 混沌序列分布直方圖圖 3.6 Logistic 混沌序列分布圖Tent 混沌映射表達式如下:112 , 0212(1 ), 1iix xxx x 3-（14）

圖 3.4 Tent 混沌序列分布圖圖 3.6 Logistic 混沌序列分布圖Tent 混沌映射表達式如下:112 , 0212(1 ), 12iiix xxx x 3-（14）Tent 混沌映射通過貝努利移位變換后表示如下:1(2 ) 1i ix x mod 3-（15）分析 Tent 混沌映射可知其存在小周期和不穩(wěn)定周期點。為了能夠有效避免 Tent 混沌映射落入小周期或不穩(wěn)定周期點，本文對 Tent 混沌映射提出以下改進方法：11 12 (0,1)* , 021 12(1 ) (0,1)* , 12iiix rand xNxx rand xN 3-（16）

【參考文獻】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號：3336166