基于改進的人工魚群算法的軟件測試數據自動生成算法

作者：佘嘉純,劉濤,梅偌瑋,胡詩朋,李靜,徐自勵,王國強

摘要：針對軟件測試領域的數據自動生成問題,提出一種改進人工魚群算法(AFSA)的方案。在對人工魚群算法的覓食行為、群聚行為、追尾行為中引入動態步長的觀點,讓迭代次數和效率得到進一步的優化。用改進的人工魚群算法解決直角三角形判別程序的測試數據生成問題,結果表明在不同數量的種群下改進的人工魚群算法的收斂速度快,求解精度高,優于傳統的遺傳算法(GA)、粒子群優化算法(PSO)等方法。

發文機構：成都信息工程大學電子工程學院 中國民航局第二研究所

關鍵詞：改進的人工魚群算法測試數據生成軟件測試自動生成算法追尾行為數據自動生成動態步長覓食行為

分類號： TP311.55[自動化與計算機技術—計算機軟件與理論][自動化與計算機技術—計算機科學與技術]