基于改进的人工鱼群算法的软件测试数据自动生成算法

作     者：佘嘉纯 刘涛 梅偌玮 胡诗朋 李静 徐自励 王国强 SHE Jiachun;LIU Tao;MEI Ruowei;HU Shipeng;LI Jing;XU Zili;WANG Guoqiang

作者机构：成都信息工程大学电子工程学院 中国民航局第二研究所 

出 版 物：《成都信息工程大学学报》 (Journal of Chengdu University of Information Technology)

年 卷 期：2019年第34卷第6期

页      面：595-599页

学科分类：08[工学] 0835[工学-软件工程] 081202[工学-计算机软件与理论] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：四川省教育厅科研资助项目(18ZA0111) 四川省科技厅-四川省省院省校科技合作研发项目(2018JZ0030) 

主　　题：改进的人工鱼群算法 测试数据生成 软件测试 自动生成算法 追尾行为 数据自动生成 动态步长 觅食行为 

摘      要：针对软件测试领域的数据自动生成问题,提出一种改进人工鱼群算法(AFSA)的方案。在对人工鱼群算法的觅食行为、群聚行为、追尾行为中引入动态步长的观点,让迭代次数和效率得到进一步的优化。用改进的人工鱼群算法解决直角三角形判别程序的测试数据生成问题,结果表明在不同数量的种群下改进的人工鱼群算法的收敛速度快,求解精度高,优于传统的遗传算法(GA)、粒子群优化算法(PSO)等方法。