基于混沌退火粒子群优化算法的路径测试数据生成_论文


第3 5卷 第 3期  2 1 年 6月  01 南京理 工大学 学报  Junl f   i   nvrt o  ineadT cnlg  ora o    N n U ie i f cec n eh o y g sy S o V l3  o 3 0_5 N .  Jn 0 1 u .2 1  基 于 混 沌 退 火 粒 子 群 优 化 算 法 的路 径 测 试 数 据 生 成  陈 策  , 春 霞  赵 (. 1南京理工大学 计算机科学与技术学院 , 江苏 南京 2 0 9 ;.3 6 部队 , 10 4 2 69 1 北京 1o 1 ) o o 2  摘 要 : 实现指 定路 径 的软件 测试数 据 自动 生成 , 出 了一 种基 于粒 子群 优 化 ( S 算 法的  为 提 PO) 演化测试 方法 。利 用分 支函数插 装和 强制路 径执行 策略 , 得到 用 于优 化搜 索 的路 径 适应值 。通  过 引入混 沌搜 索 、 拟 退 火和 早 熟收敛 判 断机制 , 模 克服 了标准 P o算 法 易陷入局 部 最优 而无 法  s 找到 测试数 据 的缺 陷。三 角形判 断程序 的测试 数据 自动 生成 实验 表 明 : 最 大迭代 次数  。 在   为  5 0时 , 0 混沌退 火粒子群 优化 ( A S 算 法的命 中概 率 为 9 % , 准 P O的命 中概 率 为 9 % ; C P O) 9 标 S 5   在  为 200时,A S  0 C P O算 法的命 中概 率 为 10 , 准 P O算 法的命 中概 率 为 9 % 左右 ; 0% 标 S 5 继  不能使 标 准 P O算 法的命 中概 率提 高 , C P O算 法 总能摆 脱 局 部极 值 找 到 满足  S 而 AS 续增 大  要 求 的测试数 据 。   关键 词 : 粒子群优 化 ; 拟 退 火 ; 模 混沌搜 索; 熟收 敛判 断 ; 早 软件 测试 ; 径 测试  路 中图分类 号 :  7 ; P 1   3 T 3  I 文章编 号 :0 5 9 3 (0 1 0 — 3 6 0   10 — 8 0 2 1 ) 3 0 7 — 6 Pa h Te t Da a G e e a i n Ba e   n Cha s An e lPa tc e S r   t   s  t   n r to   s d o   o   n a   r i l  wa m Op i i a i n Al o ih   tm z to   g r t m CHEN    , Ce ZHAO  u — i  Ch n xa ( . c ol f o p t  c n ea dT c n l y N S N ni  10 4, hn ; 1 S ho o  m u r i c n   eh o g , U T, aj g2 0 9 C ia    C eSe o n 2 U i6 9 1o L B in  0 0 2,hn ) . nt 3 6  f A, e ig10 1 C ia    P j Abta t A kn   feo tn r etme o  ae  n te pr c   w rIo t i t n( S   src :   id o  vl i ay t   t d b sd o  h   at l s al pi z i P O) uo s h ie T   m ao ag rt m sprpo e  o

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