潘烁
- 作品数：2 被引量：9H指数：2
- 供职机构：西安邮电学院计算机学院更多>>
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- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于改进粒子群算法的组合测试数据生成被引量：5
- 2012年
- 针对传统粒子群优化算法生成测试数据容易产生早熟收敛而陷入局部最优的问题,提出一种基于改进粒子群算法的组合测试数据生成算法。该算法在粒子群算法的基础上引入一种惯性权重自适应调整策略,根据粒子的适应度不同采用不同的惯性权重,从而有效的平衡算法的全局和局部搜索能力,增加种群的多样性并提高算法的搜索效率。仿真实验表明该算法与传统粒子群算法相比,所需迭代次数减少,生成组合测试数据速度快。
- 潘烁王曙燕王欢
- 关键词：粒子群优化算法测试数据惯性权重
- 基于K-均值聚类粒子群优化算法的组合测试数据生成被引量：4
- 2012年
- 在解决组合测试中的测试数据集生成问题时,粒子群优化算法(PSO)在待测数据量增加达到一定程度以后,出现迭代次数增加、收敛速度减慢的缺点。针对该问题,提出了一种应用于组合测试数据集生成问题的基于K-均值聚类的粒子群优化算法。通过对测试数据集合进行聚类分区域,增强测试数据集的多态性,从而对粒子群优化算法进行改进,增加各个区域内粒子之间的影响力。典型案例实验表明该方法在保证覆盖度的情况下具有一定的优势和特点。
- 潘烁王曙燕孙家泽
- 关键词：粒子群优化算法K-均值聚类算法测试数据
