覆蓋表生成蟻群算法

1、我們南京大學畢業(yè)的實際題目是國防，聶長海，蟻群算法覆蓋表生成：探索與挖掘，基于搜索的軟件測試，麥克明2011功能測試，突變測試，壓力測試，回歸測試，600余篇論文，01，約340篇論文，基于搜索的軟件測試，2011功能測試，突變測試，壓力測試，回歸測試，600余篇論文，組合測試，CT聶2011，02，CT，基于搜索的軟件測試，2011 ，基于搜索的組合測試，約30篇論文，組合測試，CT聶2011，03，CT，基于搜索的組合測試，模型，測試執(zhí)行，故障診斷，評估，最熱門的研究領域，測試集生成，04，計算方法(搜索方法)，進化測試用例，進化測試集，隨機搜索，貪婪搜索，局部搜索(HC，SA，TS，)，

2、全局搜索(GA，ACO，PSO，05，覆蓋數(shù)組生成，06，Toshiaki等都研究了應用陳翔等人研究了蟻群算法在組合測試變強度覆蓋表生成和生成排序問題中的應用；聶長海等人提出了一種基于搜索的組合測試，包括用蟻群算法生成覆蓋表的研究；研究現(xiàn)狀(覆蓋表)，覆蓋表生成的蟻群算法變體研究，覆蓋表生成蟻群算法的參數(shù)優(yōu)化，整體性能覆蓋表生成蟻群算法，07，研究內(nèi)容，基于Hadoop的分布式實驗過程，08，研究問題，Q1蟻群算法變體在解決覆蓋表生成問題時有所不同Q2算法的參數(shù)配置如何影響實驗結(jié)果？有最佳的參數(shù)配置嗎？Q3能否通過解決結(jié)構調(diào)整來提高算法的性能？Q4如何通過分布式技術節(jié)省實驗的時間成本？9，算法

3、變量研究，步驟1:設置算法參數(shù)并初始化未覆蓋的組合對隊列UncoverList；步驟2:當UncoverList不為空時，繼續(xù)，否則，算法終止；步驟3:計算啟發(fā)式值(a)，設置全局最優(yōu)解，并設置迭代計數(shù)器NC；第四步：設置一個迭代最優(yōu)解，使每只螞蟻從F1移動到Fe(B)；步驟5:更新迭代最優(yōu)解，更新全局最優(yōu)解；步驟6:更新本地信息素(c)；步驟7:全球信息素更新(d)；步驟8:選擇最佳結(jié)果作為測試用例，并將其添加到ca _ set中；10，算法變體研究，11，單參數(shù)組合成對實驗局部優(yōu)化研究，算法參數(shù)配置優(yōu)化，多參數(shù)，巨大的參數(shù)配置空間需要驗證多個覆蓋表，每次驗證至少需要30次重復實驗，12，算

4、法參數(shù)配置優(yōu)化：單參數(shù)影響實驗，1，單參數(shù)影響實驗(例如)，參數(shù)對AS算法性能的影響，參數(shù)對ACS算法性能的影響，參數(shù)對MMAAS算法性能的影響，13， 算法參數(shù)配置優(yōu)化：成對實驗，2，參數(shù)配置成對實驗，以AS為例，14，算法參數(shù)配置優(yōu)化：局部優(yōu)化實驗，3，參數(shù)配置局部優(yōu)化，算法參數(shù)配置的正確優(yōu)化：局部優(yōu)化實驗，3，參數(shù)配置局部優(yōu)化，參數(shù)m和NC的優(yōu)化、16，算法研究：參數(shù)配置優(yōu)化推薦配置，對Q2:參數(shù)配置的回答對算法性能有明顯的影響，通過參數(shù)配置優(yōu)化可以為覆蓋表生成的蟻群算法提供一套推薦參數(shù)配置。 實驗一：將實驗結(jié)果與M和NC的不同組合進行比較，答案Q1:算法在性能上有一定的差異。與最優(yōu)配置

5、下的三種算法相比，MMAS算法具有更好的結(jié)果，并且在計算開銷方面花費更少的時間，因此MMAS算法是更適合解決覆蓋表生成問題的變體。，18，實驗2:優(yōu)化后對比實驗(t=2)，對于雙向覆蓋表，平均最小尺寸減少了13.25%，運行時間增加了9.4%，因此隨機優(yōu)化后方法可以有效地優(yōu)化CAGACA-MMAS生成的覆蓋表。19，實驗2:經(jīng)過優(yōu)化對比實驗(t=3)，三向覆蓋表的平均最小尺寸減少了3.84%，平均運行時間增加了26.5%；20、21、靈感值計算，2。信息素更新，實現(xiàn)從原始SUT參數(shù)表到新進化對象參數(shù)表的映射，實現(xiàn)信息素更新模式的設計，特別是適應度函數(shù)的設計。24歲。解結(jié)構調(diào)整：隨機變換，得到數(shù)組的未覆蓋組合對列表；對于未覆蓋對列表中的每個組合對：遍歷數(shù)組，如果修改某個位置的值會使該組合對變?yōu)椤案采w”，則修改該位置的值，將其行為標記為“不可修改”，然后從未覆蓋對列表中刪除該組合對；如果表中沒有這樣的位置，請從未覆蓋的配對列表中刪除該組合對；重復上一步，直到未覆蓋的配對列表為空。25，實驗3:通過結(jié)構調(diào)整，答案Q3:設計的蟻群算法在生成覆蓋表規(guī)模的最小值、平均值和方差方面有很大優(yōu)勢。目前，基于Hadoop的分布式實驗過程