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摘要:
采用传统智能优化算法进行测试用例自动生成已经取得一定研究成果,但是还存在算法效率不高的问题.花朵授粉算法是新发现的一种群体智能优化算法,将该算法应用到测试用例自动生成方面具有寻优精度高、可操作性强等优点,但会产生早熟现象,无法跳出局部最优解,从而造成收敛速度慢、计算效率低等问题.对此,提出了一种混合测试用例自动生成算法,将群体爬山算法思想混合并融入花朵授粉算法中,保留了寻优精度高等优点,同时提高了标准花朵授粉算法的脱困能力和运算效率.实验结果表明,该算法在测试用例自动生成上精度较高,同时在收敛速度和计算效率方面比标准花朵授粉算法、粒子群算法有较大提高.
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文献信息
篇名 混合测试用例自动生成算法
来源期刊 计算机技术与发展 学科 工学
关键词 花朵授粉算法 蛙跳算法 测试用例自动生成 群体爬山策略
年,卷(期) 2018,(9) 所属期刊栏目 智能、算法、系统工程
研究方向 页码范围 78-82
页数 5页 分类号 TP319
字数 4808字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1673-629X.2018.09.017
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 曹小鹏 西安邮电大学计算机学院 25 104 7.0 9.0
2 张莹 西安邮电大学计算机学院 7 25 2.0 4.0
3 唐煜 西安邮电大学计算机学院 3 2 1.0 1.0
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
花朵授粉算法
蛙跳算法
测试用例自动生成
群体爬山策略
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
计算机技术与发展
月刊
1673-629X
61-1450/TP
大16开
西安市雁塔路南段99号
52-127
1991
chi
出版文献量(篇)
12927
总下载数(次)
40
总被引数(次)
111596
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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