基于粒子群遗传算法的测试用例生成方法的研究
针对遗传算法存在的容易产生早熟收敛、个体多样性差等问题。根据作者对遗传算法和粒子群优化算法这两种算法的理解，提出了改进的粒子群遗传算法(Particle Swarm-Genetic Algo-rithm PS-GA)，首先采用基于适应度值排序的方法将整个初始种群分成t种群体；然后在不同群体之同选择适应度值最小的个体进行交叉繁衍，这种群体间交叉方式实际上控制了交叉个体的海明距离，可避免近亲繁殖并有助于保持群体的多样性。为了提高算法的收敛速度，在同一群体内随机选择个体交叉繁衍，并在变异前采用精英保留策略，保留优秀个体的模式。在解决了关键的问题之后，本文建立了基于粒子群遗传算法的测试用例生成模型，实现了测试用例生成模块。
粒子群遗传算法 测试用例生成模型 收敛速度 个体交叉繁殖
陈晶晶 刘光然 孙志梅 张福生 尹龙
湖北经济学院法商学院信息管理系，武汉，430205 湖北经济学院，武汉，430205 湖北经济学院法商学院数学系，武汉，430205 湖北经济学院法商学院工商管理系，武汉，430205
国内会议
兰州
中文
315-320
2012-08-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）