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尽管并行软件测试已经得到软件工程界的广泛关注,但是,如何高效生成覆盖并行软件多条路径的测试数据,相关的研究还比较少。本文研究消息传递并行程序多路径覆盖测试数据生成问题,并提出基于分组的测试数据进化生成方法。首先根据并行程序包含的进程数、可用的计算资源以及路径相似度,将目标路径分成若干组,并基于每组目标路径,建立多路径覆盖测试数据生成问题的数学模型;然后采用多种群并行遗传算法求解上述模型,使得一次运行遗传算法,生成覆盖所有目标路径的测试数据。性能分析表明,所提出的目标路径分组方法不但能够保证不同组包含的目标路径相差很少,而且同一组的目标路径之间具有很大的相似度。将所提方法应用于4个基准程序的测试中,并与已有方法比较,结果表明,所提方法在保证路径覆盖率的前提下,可大大缩减个体评价次数和耗时。 相似文献
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运用选择、投影、广义笛卡尔积等关系代数运算 ,给出了遗传算法的搜索空间及个体、遗传算子和搜索最优解过程等关系代数形式的描述 ,建立了遗传算法的关系代数模型 ,给出了遗传算法的数学解释 .然后 ,给出建立遗传算法关系代数模型的意义 ,说明了数据挖掘和知识发现应用于遗传算法的可行性 .最后 ,用该模型描述了 2个常见用遗传算法解决的问题 ,即TSP问题和交互式遗传算法中的服装设计问题 ,结果表明该模型的可行性 . 相似文献
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运用选择、投影、广义笛卡尔积等关系代数运算,给出了遗传算法的搜索空间及个体、遗传算子和搜索最优解过程等关系代数形式的描述,建立了遗传算法的关系代数模型,给出了遗传算法的数学解释.然后,给出建立遗传算法关系代数模型的意义,说明了数据挖掘和知识发现应用于遗传算法的可行性.最后,用该模型描述了2个常见用遗传算法解决的问题,即TSP问题和交互式遗传算法中的服装设计问题,结果表明该模型的可行性. 相似文献
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研究具有风速变化的动态环境下气味源定位问题,提出一种基于支持向量回归和微粒群优化的多机器人气味源定位方法。以当前时刻机器人的位置为输入,以机器人所测的气味浓度值为输出,利用支持向量回归,建立机器人所在位置气味浓度的预测模型;采用改进微粒群优化方法定位气味源时,以气味浓度最大的机器人所在的观测窗内,基于预测模型得到的气味浓度最大值的所在位置作为微粒的全局极值,以当前机器人的位置作为微粒的个体极值,完成微粒的更新;根据机器人所测的气味浓度值,定位气味源。将所提方法应用于2个气味源定位场景,实验结果表明所提方法能够在短时间内成功定位气味源。 相似文献
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针对含有随机加工时间的阻塞批量流水线调度问题,利用蒙特卡洛采样方法,将不确定加工时间的阻塞批量流水线调度问题转化为确定加工时间的阻塞批量调度问题。采用改进的人工蜂群算法,对上述转化后的调度问题进行求解。算法中加入了和声搜索和基于插入操作的局部搜索算子,以改进全局探索和局部开发能力,并将改进的算法应用到阻塞批量调度的24个算例中。仿真实验结果表明,改进的人工蜂群算法能够降低调度中的不确定因素带来的影响,产生高质量的解。 相似文献
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针对自适应遗传算法在复杂问题应用中前期收敛速度缓慢和容易陷入局部最优解的不足,通过引进种群迁移及增强种群个体杂交之间的海明距离对自适应遗传算法进行了改进。改进的算法提高了种群精英基因,使其能很好地保留到下一代;较好地提高了自适应遗传算法的全局搜索能力,并增强了算法收敛速度。通过仿真实验验证了本文算法的有效性。 相似文献
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遗传算法的选择算子对算法的早熟收敛及算法性能有重要的影响。为避免算法早熟收敛和提高算法性能,提出基于三角函数的选择算子,分析基于三角函数选择算子的可行性,并通过实验比较基于三角函数的选择算子与其他选择算子的性能。实验表明,三角选择算子能有效地避免早熟和提高算法性能。 相似文献