基于免疫算法的电子商城软件系统测试用例生成

本文提出了一种基于免疫遗传算法（Immune Genetic Algorithm,简称IGA）的电子商城软件测试用例生成模型（Model ofTest Case Generation of EM Software,简称MTCGES）,并详细地介绍了IGA算法的基本思想。通过将IGA算法与传统遗传算法和随机算法在电子商城软件测试用例生成中的比较,说明了IGA算法的效率明显高于传统遗传算法和随机算法,同时也进一步验证了模型的正确性、可行性。     

一种改进的遗传算法在测试用例中的应用研究

测试用例的自动生成是软件测试的重要环节,其关键问题是路径搜索问题,遗传算法作为一种高效的搜索寻优算法被广泛应用到测试用倒中。该文提出一种改进的遗传算法,对选择算子和交叉算子进行改进,把传统遗传算法和最优保存策略相结合,提高遗传算法的局部搜索能力。研究表明,该算法比传统遗传算法在生成测试用例的效率方面更具优势。     

遗传算法在手机软件测试数据自动生成中的应用

在分析了手机软件测试的分类及特点之后,针对手机软件测试中测试用例数据大且不易实现自动化的问题,阐述了使用遗传算法生成数值型软件测试数据的思想;利用遗传算法的自动搜索最优解的特点,解决软件测试中白盒测试的路径覆盖测试数据自动生成问题;进一步分析遗传算法的不足,阐述了将粒子群算法和蚁群算法结合到遗传算法中以解决局部搜索和快速寻找精确解的思想。     

基于改进的自适应遗传算法HCGA的测试数据自动生成

针对软件测试数据的自动生成,提出了一种自适应遗传算法和爬山算法相结合的改进算法HCGA. 通过设计自适应交叉和变异算子,加强了遗传算法的前期全局搜索能力;在进化后期嵌入了爬山算法,提高了局部搜索能力. 实验结果表明,该算法在测试数据的自动生成上优于遗传算法,提高了效率.     

基于改进免疫遗传算法的配电网网架规划

为了解决传统方法难以实现配电网网架规划组合优化的问题,针对改进免疫遗传算法具有生物免疫系统中抗体多样性的保持机制和基于抗体浓度的调节更新机制,同时又具有一般进化算法的随机搜索能力,采用改进免疫遗传算法对配电网网架规划进行求解,提高了种群的多样性和遗传算法的全局寻优能力.优化模型以网络年费用最小为优化目标,以线路传输容量、电压降、配电网的辐射性等为约束条件;根据配电网辐射性的要求,以备选网络的生成树作为初始解,从而避免了随机产生初始可行解时速度较慢的弊端.并借鉴支路交换的思想设计杂交算子和变异算子,以避免辐射性检查过程,使得算法的寻优能力大为增强.通过算例验证了该算法的有效性,同时算例结果表明该算法的计算速度比常规免疫遗传算法的计算速度有较大提高.     

优化遗传算法在软件测试用例方面的应用

计算机软件测试的重要手段是测试用例的自动生成,关键问题是路径搜索.遗传算法技术是一种高效的搜索巡游算法,在软件测试用例中广泛应用.将遗传算法进行优化改进,使它有能力处理输入的庞大数据,均衡搜索能力,从而设计出最优测试数据.     

基于双价值函数禁忌搜索的测试用例生成技术

基于禁忌搜索算法的软件测试用例自动生成是目前一项先进的软件测试技术.传统的基于元启发式算法的自动测试技术只有一个价值函数,本文针对禁忌搜索算法提出强化和多样化两个价值函数.测试用例生成器通过调用强化价值函数来强化搜索过程,如果强化失败则调用多样化函数来使搜索多样化.最后通过与随机测试的对比实验,验证了基于双价值函数的禁忌搜索算法在软件测试中的高效性.     

基于人工免疫算法的软件输出域覆盖测试

如何实现软件输出域覆盖,是对安全攸关软件开展功能测试时面临的一个难题.采用智能化软件测试思路,提出了基于人工免疫算法的软件测试数据自动生成方法.首先分析了软件输出域覆盖问题的由来和面临的困难,说明了利用灰盒测试技术将输出域覆盖转化为软件伪路径覆盖的技术途径,并给出了软件测试数据质量评价的度量指标.其次,给出了人工免疫算法应用于软件测试数据生成的基本思路,介绍了人工免疫算法的一般步骤及其与遗传算法的异同分析.然后,分别设计了抗体亲和度评价算子、抗体浓度评价算子、免疫选择算子、克隆算子、变异算子、抑制算子、刷新算子等人工免疫算法的主要算子,实现了基于人工免疫算法的测试数据自动化生成方法.最后,采用三种不同类型软件对方法有效性进行了验证,并对数据命中率、平均迭代轮次以及测试用例总个数等指标进行了分析.结果表明,该方法满足软件输出域覆盖要求,总体效果优于遗传算法和随机测试.     

具有线性约束的分片线性函数的最优化方法

分片线性模型有着广泛应用范围 ,对分片线性模型及其最优化问题的研究具有普遍的意义。该文以规范型分片线性函数为例 ,提出了基于分片的邻区域搜索算法 ,通过定义相邻区域 ,应用线性规划寻找最优解。通过该算法和遗传算法相结合 ,可利用进化算法的探索能力和模型信息以实现全局优化。在仿真实验中 ,采用随机生成的分片线性函数对这种算法和传统遗传算法进行了对比 ,结果表明 ,它具有很好的搜索性能 ,当搜索空间很大或具有边界约束时 ,它较传统遗传算法更优越     

基于双价值函数禁忌搜索的测试用例生成技术

基于禁忌搜索算法的软件测试用例自动生成是目前一项先进的软件测试技术。传统的基于元启发式算法的自动测试技术只有一个价值函数,本文针对禁忌搜索算法提出强化和多样化两个价值函数。测试用例生成器通过调用强化价值函数来强化搜索过程,如果强化失败则调用多样化函数来使搜索多样化。最后通过与随机测试的对比实验,验证了基于双价值函数的禁忌搜索算法在软件测试中的高效性。     

免疫遗传算法在渠道优化设计中的应用

农田水利工程中的灌溉渠道断面设计大都是非线性优化问题,在实际求解过程中一般采用传统低效的试算法.文中应用免疫遗传算法(IGA)对梯形和U形灌溉渠道断面的底宽及设计水深等参数进行了优化设计.算例表明,IGA能有效解决渠道断面设计中的优化问题,且计算量小、精度高,在工程优化设计中具有较高的应用价值.     

应用改进遗传算法的电力变压器优化设计

为了提高遗传算法在电力变压器优化设计中获得全局最优解的能力，对传统遗传算法的编码方案、遗传算子以及约束条件、适应值函数等方面进行改进研究，提出了一种改进遗传算法，并应用经典数学函数进行验证，结果表明改进遗传算法具有较高的寻优效率。在此基础上提出了适应于求解多目标优化的改进遗传算法，并将改进遗传算法首次应用于S9系列电力变压器的单目标和双目标的优化设计中。应用实例表明，文中提出的改进遗传算法（IGA）具有更强的全局寻优能力和更高的求解精度，对电力变压器的优化设计效果明显。     

免疫遗传算法在车间作业调度中的应用

为了求解车间作业调度(JSP)这一典型的NP难题,提出了基于免疫遗传算法(IGA)的JSP问题求解方法.在该求解方法中,结合免疫原理和遗传算法提出了应用于JSP问题的IGA算法流程;算法采用基于工序的编码方式、自适应交叉和变异;同时为了改善交叉算子的性能提出了一种改进的基于工序编码的交叉算子.另外,采用车间作业中“最短处理时间原则”作为IGA算法的免疫疫苗,同时给出了免疫算子的设计方法.最后,通过“Muth and Thompson”基准问题的仿真实验验证了IGA算法在JSP问题求解中的有效性.     

改进的遗传算法及其仿真

从分析标准遗传算法存在的缺陷入手,提出了一种自适应选择交叉概率、变异概率以及交叉位置非等概率选取的改进的遗传算法并予以仿真,在仿真的基础上对标准遗传算法与改进遗传算法进行性能比较．     

免疫遗传算法在BP神经网络中的应用

提出了一种基于免疫遗传算法(IGA)的BP神经网络设计方法.该算法在遗传算法(GA)的基础上引入生物免疫系统中的多样性保持机制和抗体浓度调节机制,有效地克服了GA算法的搜索效率低、个体多样性差及早熟现象,提高了算法的收敛性能.为了解决BP神经网络权值随机初始化带来的问题,用多样性模拟退火算法(SAND)进行神经网络权值初始化,并给出了算法详细的设计步骤.仿真结果表明,同混合遗传算法相比,该算法设计的BP神经网络具有较快的收敛速度和较强的全局收敛性能.     

免疫遗传算法在MATLAB环境中的实现

阐述了免疫遗传算法的基本原理,探讨了在MATLAB环境下实现免疫遗传算法中抗原记忆、抗体促进与抑制、抗体多样性保持等功能的方法,并以智能交流接触器优化设计问题为例,说明免疫遗传算法与标准遗传算法相比的优越性及其在MATLAB环境中实现的可行性.     

求解柔性作业车间调度问题的免疫遗传算法

通过对柔性作业车间调度问题(FJSP)进行分析,借鉴生物免疫机理提出一种求解柔性作业车间调度问题的免疫遗传算法(IGA).该算法在保留基本遗传算法(SGA)随机全局搜索能力的基础上,通过抽取疫苗和接种疫苗等免疫机制,有效改善基本遗传算法的未成熟收敛和局部搜索能力差的不足,显著提高了基本遗传算法对全局最优解的搜索能力和收敛速度.仿真实例表明,免疫遗传算法能有效解决柔性作业车间调度问题.     

一种免疫遗传算法研究及应用

为克服标准遗传算法(SGA)搜索效率低、收敛速度慢等缺陷,文章提出了一种免疫遗传算法(IGA),即在父代优秀个体群的基础上叠加一个服从正态分布的随机变量来产生子代个体,以此综合体现父代优秀个体的遗传性和免疫性。研究表明,IGA对SGA的改进是有效且可行的,显示出稳健的全局优化、计算量少和求解精度高等特点,具有较高的应用价值。     

改进遗传算法在配电网重构中的应用

：配电网络重构是降低网损、提高电网运行经济性和供电可靠性的主要途径之一．在满足各种运行约束条件下,以网损最小或可靠性最高为目标的配电网重构问题是一个典型的非线性整数组合优化问题．根据配电网特点,提出了改进的遗传算法（ＩｍｐｒｏｖｅｄＧｅｎｅｔｉｃＡｌｇｏｒｉｔｈｍ－ＩＧＡ）,ＩＧＡ采用新型编码方案,在编码阶段即防止了环网和“孤岛”出现,提高了求解效率,并在此基础上改进了交叉和变异算子．此外ＩＧＡ引入了模拟退火算法以提高算法局部搜索能力．算例结果表明,ＩＧＡ在配电网重构中是可行、有效的．     

一种新型的制造元设计方案

建立了制造元设计问题的整数规划模型,设计了一种基于疫苗接种的免疫算法,构造了一种基于免疫计算的制造元设计问题解决方案。实验结果表明,本文方案优于已有方案,能够有效地解决大中等规模的制造元设计问题,具有较好的应用价值。