基于改进离散粒子群算法的测试优化选择.pdf

【摘要】中提到的“基于改进离散粒子群算法的测试优化选择”是一种解决复杂系统测试性设计过程中遇到的组合爆炸问题的智能方法。离散粒子群优化算法（Discrete Particle Swarm Optimization, DPSO）是一种受到自然界中鸟群或鱼群群体行为启发的优化算法，常用于解决多维空间中的优化问题。在测试优化选择中，该算法被用来寻找最佳的测试序列或测试集，以确保在有限资源和时间内达到最佳测试效果。 为了确保算法的初始种群多样性，采用了混沌不重复遍历的特性来初始化粒子的速度和位置。混沌理论是一种在看似随机的过程中展现出确定性的数学模型，其无规则的特性可以生成均匀分布的初始状态，有助于避免算法陷入局部最优。 接着，通过启发式规则和罚函数计算粒子的适应度值。启发式规则通常是指基于经验和直觉的规则，用于指导搜索过程。罚函数则是在目标函数中加入惩罚项，当粒子违反某些约束条件时，其适应度值会降低，这样可以引导算法在满足约束的同时优化目标。 使用自适应调整策略的惯性权重来控制粒子的运动。惯性权重是粒子群算法中一个关键参数，它平衡了算法在全局搜索和局部搜索之间的能力。自适应调整策略使得惯性权重能够在搜索初期保持较大的值，利于全局探索，而在后期逐渐减小，有利于收敛到局部最优。 通过仿真实例验证，这种方法有效地解决了测试选择的问题，优化结果满足系统的各项测试性指标，对复杂系统的测试优化选择提供了有效的指导。关键词包括测试性设计、测试选择、离散粒子群算法以及混沌，表明该研究综合运用了这些领域的知识和技术。 这个研究将改进的离散粒子群算法应用到测试优化问题上，利用混沌初始化、启发式规则、罚函数和自适应惯性权重等策略，提高了算法的搜索效率和解决方案的质量，对于处理大规模、高复杂度的测试选择问题具有实用价值。