Befintliga myrkolonioptimering (ACO) för programvarutestning fallgenerering är en mycket populär domän inom programvarutestning teknik. Men den traditionella ACO har brister, eftersom tidig sökning feromon är relativt knapp, sökeffektiviteten är låg, sökmodellen är för enkel, positiv feedback mekanism är lätt att porducera fenomenet stagnation och precocity. Detta dokument introducerar förbättrad ACO för generering av programvarutestfall: förbättrad lokal feromonuppdateringsstrategi för optimering av myrkolonier, förbättrad feromonavdunstningskoefficient för optimering av myrkolonier (IPVACO) och förbättrad global strategi för uppdatering av vägar feromon för optimering av myrkolonier (IGPACO). Äntligen lade vi fram en omfattande förbättrad optimering av myrkolonier (ACIACO), som bygger på alla de tre ovan nämnda metoderna. Den föreslagna tekniken kommer att jämföras med slumpmässig algoritm (RND) och genetisk algoritm (GA) både vad gäller effektivitet och täckning. Resultaten visar att den förbättrade metoden effektivt kan förbättra sökeffektiviteten, begränsa precocity, främja falltäckning och minska antalet iterationer.
Yang m.fl. REF föreslog en omfattande förbättrad optimering av myrkolonier (ACIACO) vars prestanda jämfördes på grundval av effektivitet och täckning med genetisk algoritm och slumpmässig algoritm.
Improved Ant Algorithms for Software Testing Cases Generation
{'venue': 'The Scientific World Journal', 'journal': 'The Scientific World Journal', 'mag_field_of_study': ['Medicine']}