基于改进蚁群算法的并行测试任务调度方法研究

• 作者: 肖明清 胡斌 范锟 马彦涛
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: 并行测试 自动测试 任务调度 数学模型 改进蚁群算法 测试效率
• 年，卷（期）: 2013,（8）
• 所属期刊栏目: 自动化测试技术
• 页码范围: 2046-2048,2076
• 页数: 4页
• 分类号: TP274
• 语种: 中文

摘要

并行测试技术是支撑下一代自动测试NxTest的关键技术之一,并行测试系统(PATS)作为并行测试技术的载体和支持保障领域的核心要素,其自身的性能和质量尤其重要;建立了并行测试任务调度的数学模型,提出了基于改进蚁群算法(IACA)的并行测试任务调度新方法,并采用GHCSPN模型对IACA算法的正确性进行验证;将IACA算法与TaskScheduler-T算法以及遗传退火算法(GASA)进行了实验比较,得出结论采用IACA算法能大大提高测试效率,节约测试时间,测试效率提升比为0.765.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	肖明清	空军工程大学自动测试系统实验室	222	1568	18.0	30.0
2	胡斌	空军工程大学自动测试系统实验室	12	61	4.0	7.0
3	范锟	空军工程大学自动测试系统实验室	3	9	2.0	3.0
4	马彦涛	空军工程大学自动测试系统实验室	3	10	2.0	3.0