改进的遗传算法在测试数据自动生成中的应用

摘要：

提出了图的一种新的存储方式:双向邻接链表,可完备地表示软件项目的类图结构.基于自动插装,构造了一种新颖的用树结构来设计适应度函数的改进遗传算法iAGA,并使用自适应的交叉和变异算子来进行下一代生成.将改进算法与基本遗传算法SGA和自适应遗传算法AGA进行了比较,发现可以明显节省搜索和生成时间.使用三角形分类等实例进行了测试数据自动生成的验证,证明所提的iAGA改进算法是有效的.对采用均匀权值、自顶向下和自底向上这三种权值分配方式进行了比较,实验表明在采用树结构计算适应度方式下,均匀分配权值比较.

关键词：测试数据、遗传算法、自适应算子、树结构

所属期刊栏目：28

分类号：TP301(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家高技术研究发展计划863计划2003AA1Z2610

在线出版日期：2006-08-16（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：1077-1081