發(fā)布時間：2022-08-11 16:34

　　針對標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法（Particle Swarm Optimization,PSO）后期出現(xiàn)的早熟收斂,提出了一種基于Tent混沌的粒子群優(yōu)化算法（Tent-ChaosParticle Swarm Optimization,TCPSO）用于測試用例優(yōu)先級排序;首先,利用改進(jìn)的Tent映射的三大特性初始化種群,使得粒子均勻分布,提高初始解的質(zhì)量;并通過非線性遞減的慣性權(quán)重函數(shù)對學(xué)習(xí)因子進(jìn)行改進(jìn),以更新粒子速度與位置信息;其次,對陷入局部最優(yōu)的粒子Pid進(jìn)行混沌搜索,跳出局部最優(yōu),同時對當(dāng)前種群中部分最差粒子Piw進(jìn)行混沌搜索,改善種群多樣性;最后,采用測試用例缺陷檢測率作為評價標(biāo)準(zhǔn),評判測試用例優(yōu)劣程度;實(shí)驗(yàn)表明,提出的改進(jìn)方法在尋優(yōu)能力和缺陷檢測率指標(biāo)上均有優(yōu)勢。 

【文章頁數(shù)】：4 頁

【文章目錄】：
0 引言
1 粒子群算法優(yōu)化
    1.1 初始化優(yōu)化
    1.2 位置和速度更新
    1.3 混沌優(yōu)化算法
2 基于混沌的測試用例優(yōu)先級排序
    2.1 實(shí)數(shù)編碼
    2.2 優(yōu)先級評價標(biāo)準(zhǔn)
3 實(shí)驗(yàn)仿真及結(jié)果分析
    3.1 實(shí)驗(yàn)對象
    3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
4 結(jié)束語


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號：3675003