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摘要:
测试数据生成是组合测试的一个关键问题.文中提出以数理统计为基础的交叉熵方法和以仿生学为基础的粒子群优化算法来生成两两组合测试数据,交叉熵方法采用最优选择概率产生测试数据,而粒子群算法则在可行解空间中搜索具有最优适应值的测试数据.文章给出了交叉熵方法最优选择概率的理论推导,并对两种算法所生成的测试数据集进行约简.将两种算法和现有的贪心方法、代数方法及其它启发式搜索方法进行比较,实验表明交叉熵方法和粒子群算法具有一定的优势和特点.
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文献信息
篇名 组合测试数据生成的交叉熵与粒子群算法及比较
来源期刊 计算机学报 学科 工学
关键词 软件测试 组合测试 交叉熵 粒子群优化
年,卷(期) 2010,(10) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 1896-1908
页数 分类号 TP311
字数 15041字 语种 中文
DOI 10.3724/SP.J.1016.2010.01896
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 徐宝文 南京大学软件新技术国家重点实验室 40 414 12.0 19.0
5 张德平 南京航空航天大学信息科学与技术学院 36 235 9.0 13.0
6 聂长海 南京大学软件新技术国家重点实验室 14 453 8.0 14.0
10 查日军 东南大学计算机科学与工程学院 5 53 3.0 5.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
软件测试
组合测试
交叉熵
粒子群优化
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机学报
月刊
0254-4164
11-1826/TP
大16开
中国科学院计算技术研究所(北京2704信箱)
2-833
1978
chi
出版文献量(篇)
5154
总下载数(次)
49
总被引数(次)
187004
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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