【摘 要】
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针对现有方法评价2维约束覆盖时没有考虑约束,而给出的最小规模过大的问题.为获得更准确的2维约束覆盖数组的最小规模,评价现有算法生成的2维约束覆盖数组,本文提出一种可以
【机 构】
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哈尔滨工业大学电子与信息工程学院自动化测试与控制研究所,北京工业大学
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针对现有方法评价2维约束覆盖时没有考虑约束,而给出的最小规模过大的问题.为获得更准确的2维约束覆盖数组的最小规模,评价现有算法生成的2维约束覆盖数组,本文提出一种可以提升2维约束覆盖数组最小规模下限的禁忌边分解方法.采用禁忌边分解方法将描述被测系统输入配置的图分解成两个子图,通过计算覆盖两个子图中全部顶点的子覆盖数组的规模和剩余需要覆盖的取值组合数,与单纯计算需要覆盖的取值组合数相比,提升了2维约束覆盖数组的最小规模,所提出的方法能够得到更逼近真实值的最小规模的下限,一旦2维约束覆盖数组的规模小于最小规模
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