【摘 要】
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为了更好地优化软件测试数据生成,引入了粒子群优化算法(PSO),提出了基于实例群优化算法的软件测试数据生成方法。研究了粒子群优化算法的基本理论和测试数据生成技术方案,并
【机 构】
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马鞍山师范高等专科学校软件工程系,马鞍山师范高等专科学校教师教育系
【基金项目】
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安徽省自然科学研究项目(KJ2018A0904)
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为了更好地优化软件测试数据生成,引入了粒子群优化算法(PSO),提出了基于实例群优化算法的软件测试数据生成方法。研究了粒子群优化算法的基本理论和测试数据生成技术方案,并进一步应用到三角形的识别程序中,可以自动生成软件测试数据并寻找最优解。通过实验数据表明,基于粒子群优化算法的软件测试数据生成方法在时间上具有更多的优势,使用该方法比遗传算法(GA)效率更高,可以节省大量的人力、物力和财力。
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