【摘 要】
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为了提高测试数据自动生成的效率,通过分析基本花朵授粉算法（FPA）的寻优性能,提出一种基于禁忌搜索的自适应步长花朵授粉算法（TS-ASFPA）并将其应用于测试数据的自动生成中.首先针
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为了提高测试数据自动生成的效率,通过分析基本花朵授粉算法（FPA）的寻优性能,提出一种基于禁忌搜索的自适应步长花朵授粉算法（TS-ASFPA）并将其应用于测试数据的自动生成中.首先针对花朵授粉算法收敛速度慢、寻优精度低的问题,根据当前解的位置状态,提出一个步长因子来实时地对步长的大小进行适应调整,使搜索范围更靠近最优解所在的区域;其次,引入禁忌搜索算法以克服花朵授粉算法易陷入局部极值的缺陷;最后将该算法与其他几种典型的智能算法作比较,通过对公开的测试程序集进行实验对比,表明该算法在测试用例自动生成上的可行
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