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10.19713/j.cnki.43-1423/u.T20190549

基于梦境蚁群算法的车载VOBC测试案例约减策略研究

引用
测试案例作为CBTC通用测试平台的基础,研究其约减策略,构建高效完备的测试案例集更加有助于CBTC系统的测试.提出梦境蚁群算法,在传统蚁群算法的信息素更新方式中引入做梦因子,并将其运用在车载VOBC的测试案例约减中,利用CBTC通用测试平台所用的有关测试案例集以matlab作为仿真平台对其进行验证,结果表明梦境蚁群算法能有效地减少测试案例数量,减少测试时间,节约测试成本,且减少比例比使用蚁群算法提高了10%.该算法为测试案例约减研究提供了新的方法,同时该算法扩大了解的搜索空间,能很好改善传统方法易产生局部最优的缺点,而且考虑了需求覆盖度和测试代价两重因素,使最后所得的测试案例集易行全面.

CBTC通用测试平台、车载VOBC、梦境蚁群算法、测试案例、约减

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TP206(自动化技术及设备)

中国国家铁路集团有限公司科技研究开发计划项目;兰州市人才创新创业项目;甘肃省工业交通自动化工程技术研究中心2019年开放基金项目

2020-05-12(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共9页

832-840

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铁道科学与工程学报

1672-7029

43-1423/U

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2020,17(4)

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