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J-GLOBAL ID：201702228172500436   整理番号：17A0076122

適応粒子群最適化アルゴリズムに基づく試験データの増幅方法を提案した。【JST・京大機械翻訳】

Test data augmentation method based on adaptive particle swarm optimization algorithm

著者 (3件)： Wang Shuyan (School of Computer Science and Technology, Xi’an University of Posts and Telecommunications) ,  Wen Chunyan (School of Computer Science and Technology, Xi’an University of Posts and Telecommunications) ,  Sun Jiaze (School of Computer Science and Technology, Xi’an University of Posts and Telecommunications)
資料名： Jisuanji Yingyong  (Jisuanji Yingyong)
巻： 36  号： 9  ページ： 2492-2496  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2535A  ISSN： 1001-9081  CODEN： JYIIDU  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 回帰テストにおける既存のテストデータセットは,新しいバージョンのソフトウェアテストの要求を満たすことができないという問題を解決するために,適応粒子群最適化(APSO)に基づく試験データの増幅法を提案した。まず第一に,既存の試験データに従って,新しいバージョンにおけるパスと経路の間の類似性に従って,適切な試験データを選択し,初期個体群の進化個体として選択した。次に,初期経路データのパスと経路経路の異なる経路を用いて,経路のずれをもたらす入力成分を決定した。最後に,経路類似度により適応度関数を構築し,APSOを用いて入力成分を入力し,新たなテストデータを生成する.この方法は4つのベンチマークプログラムと遺伝的アルゴリズム(GA)とランダム法に基づくテストデータ増幅法と比較して,テストデータの増幅効率はそれぞれ56%と81%増加した。実験結果により,提案方法は,試験データの増幅効率を改善し,そして,安定性を強化した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 個体群 ,  類似性 ,  *遺伝的アルゴリズム
準シソーラス用語： 適応度関数 ,  類似度 ,  ソフトウェアテスト ,  *粒子群最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： regression testing ,  target path ,  test data augmentation ,  path similarity ,  Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  配電(事業者側)  (NB05040R)

タイトルに関連する用語 (5件)： 適応 ,  粒子群最適化アルゴリズム ,  試験データ ,  増幅 ,  提案