组合测试数据生成的交叉熵与粒子群算法及比较

被引：25

作者：

查日军 ^{[1
,2
]}

张德平 ^{[3
]}

聂长海 ^{[2
,4
]}

徐宝文 ^{[2
,4
]}

机构：

[1] 东南大学计算机科学与工程学院

[2] 南京大学软件新技术国家重点实验室

[3] 南京航空航天大学信息科学与技术学院

[4] 南京大学计算机科学与技术系

来源：

计算机学报 | 2010年 / 33卷 / 10期

关键词：

软件测试; 组合测试; 交叉熵; 粒子群优化;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP311.52 [];

学科分类号：

081202 ; 0835 ;

摘要：

测试数据生成是组合测试的一个关键问题.文中提出以数理统计为基础的交叉熵方法和以仿生学为基础的粒子群优化算法来生成两两组合测试数据,交叉熵方法采用最优选择概率产生测试数据,而粒子群算法则在可行解空间中搜索具有最优适应值的测试数据.文章给出了交叉熵方法最优选择概率的理论推导,并对两种算法所生成的测试数据集进行约简.将两种算法和现有的贪心方法、代数方法及其它启发式搜索方法进行比较,实验表明交叉熵方法和粒子群算法具有一定的优势和特点.

引用

页码：1896 / 1908

页数：13

共 11 条

[1] 基于Markov决策过程用交叉熵方法优化软件测试 [J].