基于自适应变异立子群优化算法的测试数据生成

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针对粒子群优化算法中群体易出现过早收敛的不足,提出了粒子群优化算法的改进算法AMPSO(adap-tive mutation particle swarm optimization)算法并应用于测试数据生成中.引入约简粒子群优化算法,提高算法搜索速度;在算法进化过程中增加自适应调整策略,定义适应度评价阈值判断群体早熟现象,构建一个改进的自适应变异算子提高粒子变异率;通过实验确定阈值比例系数.结合实验结果从收敛代数和收敛时间两方面对比分析,证明了所提方法不仅能够防止算法出现过早收敛的问题,而且提高了测试数据生成效率.
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