【摘 要】
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针对测试用例自动化生成技术中效率较低的问题,尝试引入新的细菌觅食算法,并结合测试用例生成问题提出了一种基于细菌觅食算法的改进算法(IM-BFOA)。IM-BFOA首先采用Kent映射
【基金项目】
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陕西省科技厅工业科技攻关项目(2018GY-014,2017GY-092);西安邮电大学研究生创新基金资助项目(CXJJ2017063)~~
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针对测试用例自动化生成技术中效率较低的问题,尝试引入新的细菌觅食算法,并结合测试用例生成问题提出了一种基于细菌觅食算法的改进算法(IM-BFOA)。IM-BFOA首先采用Kent映射来增加细菌的初始种群和全局搜索的多样性,其次针对算法中趋化阶段的步长进行自适应设计,使其在细菌趋化过程中更加合理化,并通过实验仿真验证其合理性,最后根据被测程序构造适应度函数来加速测试数据的优化。实验结果表明,与遗传算法(GA)、粒子群优化(PSO)算法和标准细菌觅食优化算法(BFOA)相比,该算法在保证覆盖率的前提下,在迭代
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