原文服务方: 计算机应用研究       
摘要:
针对遗传算法在多路径测试用例自动生成中的不足,提出基于退火遗传算法的生成方法.对遗传算法的适应度函数进行优化设计,以满足多路径测试用例生成.同时在算法中引入路径存储机制,从而增强测试用例自动生成的功效.在提高算法的局部搜索能力方面,对遗传算法的两点交叉算子进行改进,并引入模拟退火算法到变异操作.三角形判断程序的测试用例生成实验结果,验证了该方法的有效性.
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文献信息
篇名 基于退火遗传算法的多路径测试用例生成
来源期刊 计算机应用研究 学科
关键词 模拟退火 遗传算法 适应度函数 多路径 测试用例
年,卷(期) 2010,(12) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 4544-4547
页数 分类号 TP311
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-3695.2010.12.043
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 仲晓敏 淮海工学院计算机工程学院 13 38 4.0 5.0
2 巫晓琳 淮海工学院计算机工程学院 1 8 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
模拟退火
遗传算法
适应度函数
多路径
测试用例
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
计算机应用研究
月刊
1001-3695
51-1196/TP
大16开
1984-01-01
chi
出版文献量(篇)
21004
总下载数(次)
0
总被引数(次)
238385
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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