[1]邓璐娟 卢华琦 孙义坤 刁海港.改进的粒子群算法在测试数据生成中的应用[J].计算机技术与发展,2010,(07):216-218.
　DENG Lu-juan,LU Hua-qi,SUN Yi-kun,et al.Improved Adaptive PSO Application on Automatic Test Data Generation[J].,2010,(07):216-218.
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改进的粒子群算法在测试数据生成中的应用()
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《计算机技术与发展》[ISSN:1006-6977/CN:61-1281/TN]

卷:
期数:
2010年07期
页码:
216-218
栏目:
应用开发研究
出版日期:
1900-01-01

文章信息/Info

Title:
Improved Adaptive PSO Application on Automatic Test Data Generation
文章编号:
1673-629X（2010）07-0216-03
作者:
邓璐娟 卢华琦 孙义坤 刁海港
郑州轻工业学院计算机与通信工程学院
Author(s):
DENG Lu-juan; LU Hua-qi; SUN Yi-kun; DIAO Hai-gang
Sch.of Computer and Comm.Eng.,Zhengzhou Univ.of Light Ind
关键词:
软件测试; 测试数据; 粒子群算法
Keywords:
software testing;  test data;  particle swarm optimization algorithms
分类号:
TP311
文献标志码:
A
摘要:
自动化测试中,测试数据的自动生成技术是提供软件测试效率和效果的瓶颈。粒子群算法（PSO）具有简单、易实现、可调参数少等特点,在测试数据生成方法中得到初步应用。在具体应用过程中,为克服PSO易陷入局部极值的缺陷,对算法进行了改进,应用加入移动步长的混合粒子群算法（SwPSO）自动生成测试数据,提高了PSO算法摆脱局部极小点的能力。文中对算法的原理和实现做了详细描述,并将其与传统的基于标准粒子群算法（PSO）和遗传算法（GA）来实现软件测试数据自动生成方法进行实验对比。结果表明,改进后的粒子群算法可以更高效地
Abstract:
Automatic generation technology of test data is an important field of software test,which is an effective method to promote the efficiency and the effect of software test.Particle swarm optimization（PSO） has few parameters need to be tuned,and has been in

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备注/Memo

备注/Memo:
河南省新世纪优秀人才支持项目（2005HANCET-03）邓璐娟（1964-），女，湖南浏阳人，博士，教授，硕士生导师，研究方向为软件测试、控制理论与控制工程
更新日期/Last Update: 1900-01-01