基于改进蚁群算法的并行测试任务调度方法研究

范锟; 肖明清; 胡斌; 马彦涛

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基于改进蚁群算法的并行测试任务调度方法研究

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并行测试技术是支撑下一代自动测试NxTest的关键技术之一,并行测试系统(PATS)作为并行测试技术的载体和支持保障领域的核心要素,其自身的性能和质量尤其重要;建立了并行测试任务调度的数学模型,提出了基于改进蚁群算法(IACA)的并行测试任务调度新方法,并采用GHCSPN模型对IACA算法的正确性进行验证;将IACA算法与TaskScheduler-T算法以及遗传退火算法(GASA)进行了实验比较,得出结论采用IACA算法能大大提高测试效率,节约测试时间,测试效率提升比为0.765.

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来源
《计算机测量与控制》 |2013年第8期|2046-20482076|共4页
作者
范锟; 肖明清; 胡斌; 马彦涛;
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作者单位

空军工程大学自动测试系统实验室;

西安 710038;

空军工程大学自动测试系统实验室;

西安 710038;

空军工程大学自动测试系统实验室;

西安 710038;

空军工程大学自动测试系统实验室;

西安 710038;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类数据处理、数据处理系统;
关键词
并行测试; 自动测试; 任务调度; 数学模型; 改进蚁群算法; 测试效率;

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