【摘 要】
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启发式搜索算法因其能够生成规模较小的覆盖表,一直是组合测试中覆盖表生成主要技术之一。然而,因该类算法需要较长的计算时间,在实际应用中往往受限。近年来,一些研究对启发
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启发式搜索算法因其能够生成规模较小的覆盖表,一直是组合测试中覆盖表生成主要技术之一。然而,因该类算法需要较长的计算时间,在实际应用中往往受限。近年来,一些研究对启发式搜索算法进行并行化,以提高算法速度。但这些研究未能全面考虑影响并行化效果的各种因素,如测试模型、覆盖强度以及搜索算法配置等。为此,该文选取了8个测试模型,使用遗传算法进行2-3维覆盖表的生成,系统地探索了影响遗传算法并行化性能的因素,从而为遗传算法并行化提供理论和实践基础。
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