測試用例的生成是軟件測試研究的一個(gè)重要分支。運(yùn)用智能搜索算法進(jìn)行測試用例的生成是測試用例生成研究的熱點(diǎn)之一。目前,大部分研究是對遺傳算法、粒子群算法、模擬退火算法等進(jìn)行改進(jìn)并應(yīng)用到測試用例生成中,但是這些算法都有其自身的缺陷。例如遺傳算法易早熟,局部搜索能力弱,搜索后期收斂速度慢;粒子群算法易早熟和陷入局部最優(yōu);模擬退火算法結(jié)構(gòu)較復(fù)雜,尋優(yōu)耗時(shí)相對較長。這些缺點(diǎn)在應(yīng)用中都影響著測試用例生成的質(zhì)量和效率。另外,目前將智能搜索算法應(yīng)用到多路徑測試用例生成和組合測試用例生成中,對評價(jià)粒子質(zhì)量的關(guān)鍵指標(biāo)——適應(yīng)度函數(shù)的改進(jìn)還不夠理想。為此,本文對萬有引力搜索算法（GSA）進(jìn)行改進(jìn)提出了基于改進(jìn)的Tent混沌萬有引力搜索算法（ITC-GSA）,并將其運(yùn)用到多路徑測試用例生成和組合測試用例生成中,主要的研究工作和內(nèi)容歸納如下:（1）在分析GSA算法優(yōu)缺點(diǎn)的基礎(chǔ)上提出了ITC-GSA算法。改進(jìn)Tent混沌映射來初始化種群;引入引力常數(shù)G的動(dòng)態(tài)調(diào)整策略提高算法的收斂速度和收斂精度,設(shè)計(jì)成熟度指標(biāo)判斷種群成熟度并使用Tent混沌搜索有效抑制算法早熟收斂幫助種群跳出局部最優(yōu)。（2）提出基于ITC-GSA算... 

【文章來源】：浙江理工大學(xué)浙江省

【文章頁數(shù)】：81 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

Tent混沌序列分布直方圖

圖 3.3 Tent 混沌序列分布直方圖圖 3.4 Tent 混沌序列分布圖圖 3.5 Logistic 混沌序列分布直方圖圖 3.6 Logistic 混沌序列分布圖Tent 混沌映射表達(dá)式如下:112 , 0212(1 ), 1iix xxx x 3-（14）

圖 3.4 Tent 混沌序列分布圖圖 3.6 Logistic 混沌序列分布圖Tent 混沌映射表達(dá)式如下:112 , 0212(1 ), 12iiix xxx x 3-（14）Tent 混沌映射通過貝努利移位變換后表示如下:1(2 ) 1i ix x mod 3-（15）分析 Tent 混沌映射可知其存在小周期和不穩(wěn)定周期點(diǎn)。為了能夠有效避免 Tent 混沌映射落入小周期或不穩(wěn)定周期點(diǎn)，本文對 Tent 混沌映射提出以下改進(jìn)方法：11 12 (0,1)* , 021 12(1 ) (0,1)* , 12iiix rand xNxx rand xN 3-（16）

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號(hào)：3336166