基于融合算法的测试优化选择问题研究

摘要：

测试优化选择是个集覆盖问题,而启发式算法是求解集覆盖问题的有效方法.文中将遗传算法、BP神经网络和模拟退火算法进行融合,提出了一种融合算法,该算法充分利用遗传算法全局搜索能力强、BP神经网络训练能力强和模拟退火算法搜索速度快的优点,既避免陷入局部最优的现象,又提高了搜索的效率和精度.该算法已应用于求解测试优化问题.实例证明,该算法能够快速有效地求得测试优化问题的最优解.

关键词：测试选择、遗传算法、BP神经网络、模拟退火算法

所属期刊栏目：40

分类号：TP26;F272(自动化技术及设备)

资助基金：国家部委基金项目4314231428;海军工程大学自然科学基金项目HGDQNJJ12041

在线出版日期：2014-04-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：54-57