约减的自适应粒子群算法的测试数据自动生成

摘要：

针对基本粒子群算法易陷入局部极值呈现早熟性、收敛速度慢、精度低等问题,提出一种约减的自适应粒子群优化算法(RAPSO)的软件结构测试数据自动生成方法.对基本粒子群进化方程进行约减,提出基于惯性权重的自适应调整方案,将惯性权重直接作用于粒子的位置,以分支函数叠加法作为适应值函数.RAPSO去掉了PSO进化方程的粒子速度项而使原来的二阶微分方程简化为一阶微分方程,仅由粒子位置控制进化过程.针对三角形判定程序的结构测试数据自动生成进行实验.实验结果表明,该方法可以更高效地自动生成测试数据.

关键词：粒子群算法、测试数据自动生成、进化方程约减、自适应、惯性权重

所属期刊栏目：38

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目61250007

在线出版日期：2017-08-04（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：1294-1298