基于改进的蚁群算法的测试数据自动生成方法

发布时间：2021-03-25 17:36

　　本文设计了测试数据自动生成模型,提出一种基于改进的蚁群算法的测试数据自动生成方法。该方法在传统蚁群算法的概率算子中引入相似度影响因子,增加了算法的全局搜索能力。通过三角形判别问题,对改进的算法与传统蚁群算法对比分析。实验结果表明,该算法相较传统蚁群算法具有搜索效率高、全局搜索能力强的特点,在测试数据自动生成问题中具有较强的可行性。 

【文章来源】：电子技术与软件工程. 2019,(13)

【文章页数】：2 页

【部分图文】：

测试数据自动生成模型

?佣?垢靡先河幸欢ǖ哪芰π?正局部最优点。综上所述，本文改进的蚁群算法步骤如下：Step1:对参数变量进行初始化；Step2:使用传统蚁群算法，蚁群数为m0,迭代次数为n0；Step3:根据传统蚁群算法得到的结果，对联合直方图矩阵HBT进行初始化；Step4:把蚁群分为三类，一类为传统蚁群，另两类分别为A类蚁群和B类蚁群，蚁群数量分别为m1、m2和m3；Step5:对三类蚁群的主要参数进行初始化；Step6:第一类蚁群利用传统蚁群算法进行图1：测试数据自动生成模型图2：直角三角形最优个体迭代次数算法比对

【参考文献】：
期刊论文
[1]一种测试数据自动生成算法的研究[J]. 苗晓旭,曾佩杰.  测控技术. 2018(S2)
[2]软件测试用例自动生成算法综述[J]. 聂鹏,耿技,秦志光.  计算机应用研究. 2012(02)



本文编号：3100045