【摘 要】
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蚁群智能模型检测算法借鉴了自然界中蚂蚁通过信息素相互沟通,从而完成觅食、搬迁等需要协作的复杂社会活动的原理。通过分布在程序控制流图和状态图上的代理,即人工蚂蚁的回
【机 构】
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中国地质大学（武汉）计算机学院,国防科学技术大学计算机学院
【基金项目】
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湖北省自然科学基金资助项目（2009CDB226）, 中国地质大学（武汉）中央高校基本科研业务费专项资金资助项目（CUG090224）
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蚁群智能模型检测算法借鉴了自然界中蚂蚁通过信息素相互沟通,从而完成觅食、搬迁等需要协作的复杂社会活动的原理。通过分布在程序控制流图和状态图上的代理,即人工蚂蚁的回溯来跟踪寻找模型中的正确路径和错误路径,人工蚂蚁在控制流图上移动时,分别在正确路径和错误路径上释放两种不同的信息素,通过对两种信息素的对比,可自动定位出程序中引发特定错误的原因。由于人工蚂蚁之间相互独立、并行工作,因此算法能够同时、并行地跟踪多条正确路径和错误路径,也可同时定位出引发多个不同错误的不同原因。通过对中小规模程序的检测,结果表明,该算
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