基于粒子群优化算法的测试用例生成方法

摘要：

针对标准粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)中存在的早熟收敛、易于陷入局部极值的问题,提出了一种基于反向学习与再次搜索的粒子群优化算法(Reverse-Learning and Search-Again PSO,RSAPSO)用于测试用例生成.首先,通过非线性递减的惯性权重函数对学习因子进行改进,实现对种群的初步搜索,并采用梯度下降法完成对最优解与次优解的再次搜索;其次,以极值点为中心设定禁忌区域,对禁忌区域外的粒子进行反向学习,改善种群多样性;最后,采用分支距离法构造适应度函数,评判测试用例的优劣程度.实验结果表明,提出的改进方法在覆盖率、迭代次数和缺陷检测率指标上均有优势.

关键词：粒子群算法、学习因子、反向学习、再次搜索、测试用例生成

所属期刊栏目：46

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61502430,61562015;广西自然科学重点基金2015GXNSFDA139038;浙江理工大学521人才培养计划项目资助

在线出版日期：2019-07-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：146-150