【摘 要】
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针对蚁群算法在求解MOTCP问题时存在收敛速度慢、易陷入局部最优等缺陷,提出了一种动态约简的在线指导蚁群信息素更新的多目标测试用例优先级排序方法。该方法引入一种动态约
【机 构】
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浙江理工大学信息学院,山口大学东亚研究科
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61502430,61562015);广西自然科学重点基金项目(2015GXNSFDA139038);浙江理工大学521人才培养计划项目资助
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针对蚁群算法在求解MOTCP问题时存在收敛速度慢、易陷入局部最优等缺陷,提出了一种动态约简的在线指导蚁群信息素更新的多目标测试用例优先级排序方法。该方法引入一种动态约简的思想,首先根据各测试用例覆盖需求的情况,对覆盖有相同需求的初始测试用例集进行初次约简。其次,根据测试用例在执行过程中能否检测出错误以及检测出的错误的严重程度来设计一种测试用例失效度的判别方法,在蚁群每一次迭代后均对未检测出错误的测试用例进行二次约简,以减少下一轮迭代时蚁群需要经过的测试用例数,通过两次约简大幅度缩短排序时间。同时,在蚁群的
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