基于遗传-粒子群混合算法的测试用例生成研究

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2025年4月15日 5:01 星期二

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基于遗传-粒子群混合算法的测试用例生成研究
DOI:
                        
                    
CSTR:
                        
                    
作者:
                        李小青李小青
浙江万里学院 智能控制研究所 浙江 宁波 315101
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基金项目:浙江省教育厅科研项目(20070744)

Test Case Generation Based on Genetic-Particle Swarm Optimization Hybrid Algorithm

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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)的软件测试用例自动生成算法。用混沌序列搜索产生初始种群，使所有测试用例在局部区域中再次寻找最优值，从而避免过早收敛，改进搜索最佳值的能力。仿真实验表明该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:遗传算法粒子群算法测试用例种群多样性

引用本文

李小青.基于遗传-粒子群混合算法的测试用例生成研究.计算机系统应用,2009,18(3):70-72

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收稿日期:2008-11-07
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