基于融合算法的测试优化选择问题研究

刘刚; 黎放; 狄鹏

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测试优化选择是个集覆盖问题,而启发式算法是求解集覆盖问题的有效方法.文中将遗传算法、BP神经网络和模拟退火算法进行融合,提出了一种融合算法,该算法充分利用遗传算法全局搜索能力强、BP神经网络训练能力强和模拟退火算法搜索速度快的优点,既避免陷入局部最优的现象,又提高了搜索的效率和精度.该算法已应用于求解测试优化问题.实例证明,该算法能够快速有效地求得测试优化问题的最优解.

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来源
《计算机科学》 |2013年第z1期|54-57|共4页
作者
刘刚; 黎放; 狄鹏;
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作者单位

中国人民解放军海军工程大学;

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正文语种 chi
中图分类企业计划与经营决策;
关键词
测试选择; 遗传算法; BP神经网络; 模拟退火算法;

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