基于遗传-粒子群混合算法的测试数据自动生成
邓璐娟
卢华琦
刁海港
孙义坤
1.郑州轻工业学院计算机与通信工程学院,河南郑州,4500022.郑州轻工业学院计算机与通信工程学院,河南郑州,4500023.郑州轻工业学院计算机与通信工程学院,河南郑州,4500024.郑州轻工业学院计算机与通信工程学院,河南郑州,450002
摘要：针对传统遗传算法(GA)容易产生早熟收敛和易陷入局部最优解的问题,提出了一种基于遗传-粒子群混合算法(GA-PSO)的软件测试数据自动生成算法:以粒子群优化算法(PSO)为主线,按PSO算法中标准的速度和位置更新,将GA算法的筛选、交叉、变异与PSO算法的自动更新特征结合在一起,使所有测试数据在局部区域中再次寻找最优值,从而避免了过早收敛,改进了搜索最佳值的能力.仿真实验表明:遗传-粒子群混合算法具有更快的收敛速度,保持了种群的多样性,提高了全局搜索能力.
关键词：软件测试遗传算法粒子群算法
分类号：TP311(计算技术、计算机技术)
论文发表日期：2010-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：4( 43-45,53 )
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