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针对回归测试中测试用例最小化问题，将粒子群优化算法和随机算法相结合，提出一种二维随机粒子群优化算法，用来解决测试用例最小化的问题。该算法采用二维适应值评价函数，一维是覆盖度，另一维是冗余度。利用各个测试用例的覆盖率为概率随机产生下一代个体位置。实验结果表明该算法性能优良且具有较好的稳定性。
用于测试用例最小化问题的改进PSO算法
【摘 要】
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针对回归测试中测试用例最小化问题，将粒子群优化算法和随机算法相结合，提出一种二维随机粒子群优化算法，用来解决测试用例最小化的问题。该算法采用二维适应值评价函数，一维是覆
【机 构】
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西安邮电学院计算机科学与技术系
【出 处】
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计算机工程
【发表日期】
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2009年15期
【基金项目】
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陕西省自然科学基础研究计划基金资助项目“基于ARM的嵌入式软件仿真测试平台研究”（SJ08-ZT14）,西安市科技计划基金资助项目“嵌入式软件测试平台应用及开发”（CXY08017（1））,西安市科技创新基金资助项目“基于Windows的软件测试平台研究”（YF07024）
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