基于遺傳算法的軟件測試數(shù)據(jù)自動生成研究 - 圖文-_第1頁
基于遺傳算法的軟件測試數(shù)據(jù)自動生成研究 - 圖文-_第2頁
基于遺傳算法的軟件測試數(shù)據(jù)自動生成研究 - 圖文-_第3頁
基于遺傳算法的軟件測試數(shù)據(jù)自動生成研究 - 圖文-_第4頁
基于遺傳算法的軟件測試數(shù)據(jù)自動生成研究 - 圖文-_第5頁
已閱讀5頁，還剩10頁未讀， 繼續(xù)免費閱讀

下載本文檔

版權(quán)說明：本文檔由用戶提供并上傳，收益歸屬內(nèi)容提供方，若內(nèi)容存在侵權(quán)，請進行舉報或認領(lǐng)

文檔簡介

1、中山大學(xué)碩士學(xué)位論文基于遺傳算法的軟件測試數(shù)據(jù)自動生成研究姓名:羅銀申請學(xué)位級別:碩士專業(yè):計算機軟件與理論指導(dǎo)教師:郭清順20090520 失且難以恢復(fù);而當(dāng)變異概率較大時,盡管群體多樣性可以保持在較高水平,但是高階模式被破壞的概率也隨之增大。5.適應(yīng)值函數(shù)性質(zhì)若適應(yīng)值函數(shù)是高度非線性的,則染色體基因位之間高度相關(guān),有效模式更容易被破壞;或者最優(yōu)解附近為非常平緩的超平面,高階競爭模式適應(yīng)值的差異非常小,在適應(yīng)值比例選擇方式下的模式競爭激烈,將導(dǎo)致當(dāng)前最佳個體適應(yīng)值改進出現(xiàn)停滯。遺傳算法的早熟退化問題嚴重影響了其性能,目前對于如何解決該問題的方法主要有兩種【18】:第一種是利用靜態(tài)優(yōu)化技術(shù)獲得

2、具有合理選擇壓力的演化測試配置,以降低由于收斂速度不合理所造成的早熟退化。第二種是一種自適應(yīng)的動態(tài)優(yōu)化策略DOMP引,該策略的基本思想是,周期性地監(jiān)視種群進化過程,分析種群中的染色體,當(dāng)發(fā)現(xiàn)種群多樣性降低有早熟跡象時,適當(dāng)提高當(dāng)前種群的變異概率P用,恢復(fù)種群的多樣性;當(dāng)多樣性恢復(fù)時,適當(dāng)降低R值,避免遺傳算法退化為隨機搜索。其中,第一種方法屬于靜態(tài)配置優(yōu)化范疇,因此適用于進化停滯問題的預(yù)防問題,但當(dāng)出現(xiàn)進化停止現(xiàn)象時,該方法將難以發(fā)揮作用;第二種方法進一步提高了演化測試的自適應(yīng)性,解決了第一種方法難以解決的問題,但這兩種方法并不能互相替代,動態(tài)技術(shù)要更好地發(fā)揮作用,還需要通過靜態(tài)優(yōu)化技術(shù)進行合理地配置。4.4.2改進的ItGA算法思想根據(jù)以上對于遺傳算法早熟收斂原因的論述,本文提出對簡單遺傳操作算子進行改進的算子自適應(yīng)的交叉和變異算子、采用精英模型及引入爬山法后的改進混合遺傳算法(HGA。自適應(yīng)的交叉和變異算子根據(jù)群體平均適應(yīng)值及當(dāng)前群體最優(yōu)個體適應(yīng)值來計算個體的交叉和變異概率。同時,將具有貪婪思想的爬山法作為操作算子引入遺傳算法,并通過設(shè)計爬山閾值,當(dāng)進化代數(shù)大于設(shè)置的閾值且未獲得最優(yōu)解時,則對當(dāng)前群體進行爬山操作,利用爬山法強大的局部搜索能力配合遺傳算法的全局尋優(yōu)能力使得群體往更優(yōu)的方向進化。1.改進的自

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明，都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等，如果需要附件，請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙，網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽，若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 人人文庫網(wǎng)僅提供信息存儲空間，僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護處理，對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯，并不能對任何下載內(nèi)容負責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容，請與我們聯(lián)系，我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

最新文檔

評論

0/150

提交評論