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1.
为了平衡鸽群优化算法的探索与利用能力,本文提出了一种广义鸽群优化算法.传统的鸽群优化算法包含两种优化算子,分别为地图与指南针算子和地标算子.这两种算子依次执行,在一次算法运行中,仅执行一轮迭代.在广义鸽群优化算法中,将算法搜索分为多个阶段,每个阶段分别执行两种算子.在算法的一次运行中,两种算子执行多轮.地图与指南针算子侧重于算法的探索能力,而地标算子侧重于算法的利用能力.改进算法仅改变了两种算子的执行顺序,无需增加额外的函数值计算.此外,广义鸽群优化算法扩展了解集合结构和算子参数设置,这对于提高算法的搜索质量大有裨益.在11个单目标测试函数和8个多模态优化测试函数上进行仿真对比试验,结果表明广义鸽群优化算法提高了鸽群优化算法的搜索效率,改进了算法的搜索结果. 相似文献
2.
扩展有限状态机(EFSM)是使用最广泛的测试模型之一.由于不可行路径的存在,运用EFSM模型生成测试用例仍然是个难题.本文提出了一种基于EFSM模型的自动化测试用例生成方法 (ATGEM).为解决不可行路径问题,首先提出一种基于数据流分析的路径可行性度量方法来预测路径的可行性,以尽可能避开不可行路径,提高测试用例自动化生成的效率.然后通过建立动态可执行模型来获取运行时反馈信息作为搜索算法的适应度函数(fitness function),实现测试数据和预言信息的自动生成.该方法结合静态分析和动态分析技术生成一个较优可行路径子集和对应测试用例来达到指定的覆盖准则,能够应用于多种数据类型的测试用例生成,适用范围较广.通过实验在多个EFSM模型上验证了ATGEM方法中测试用例生成和路径可行性度量方法的有效性,实验结果表明,利用路径可行性度量方法可以大幅度提高测试用例生成效率,与现有方法相比,ATGEM中的测试用例生成方法具有更高的效率. 相似文献