改进量子遗传算法应用于测试数据自动生成的研究

• 作者: 孙军梅 季海婧
• 来源期刊: 小型微型计算机系统
• 学科: 工学
• 关键词: 量子遗传算法(QGA) 遗传算法(GA) 测试数据自动生成 Hadamard门 软件测试
• 年，卷（期）: 2013,（2）
• 所属期刊栏目: 计算机算法研究
• 页码范围: 386-389
• 页数: 4页
• 分类号: TP311
• 字数: 5036字
• 语种: 中文

摘要

为了提高测试数据的自动生成效率,提出一种改进的量子遗传算法(IQGA),用以自动生成测试数据.该算法以角度编码染色体,减少染色体存储空间；采用一种新的动态旋转角策略,使种群在测试数据生成的过程中优秀测试数据能得以较好的遗传,促进种群收敛；并通过Hadamard门变异策略提高种群多样性,扩大种群探索路径.利用典型的三角形分类问题进行了验证,实验结果表明,改进的量子遗传算法具有用时短,生成测试数据少,覆盖率高等优点,测试数据自动生成效率高于传统量子遗传算法和遗传算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙军梅	杭州师范大学杭州国际服务工程学院	18	63	4.0	7.0
2	季海婧	杭州师范大学杭州国际服务工程学院	1	2	1.0	1.0