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J-GLOBAL ID：201702221062946821   整理番号：17A1029863

回帰テストケース優先順位付けのためのエピスタシスベースACO(アリコロニー最適化)【Powered by NICT】

Epistasis Based ACO for Regression Test Case Prioritization

著者 (4件)： Bian Yi (College of Information Science and Technology, Beijing University of Chemical Technology, Beijing, China) ,  Li Zheng (College of Information Science and Technology, Beijing University of Chemical Technology, Beijing, China) ,  Zhao Ruilian (College of Information Science and Technology, Beijing University of Chemical Technology, Beijing, China) ,  Gong Dunwei (School of Information Science and Technology, Qingdao University of Science and Technology, Qingdao, China)
資料名： IEEE Transactions on Emerging Topics in Computational Intelligence  (IEEE Transactions on Emerging Topics in Computational Intelligence)
巻： 1  号： 3  ページ： 213-223  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2473A  ISSN： 2471-285X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 自然系によりヒントを得たメタヒューリスティックスは探索ベースソフトウェア工学に広く適用されている。応用ドメインの知識を組み合わせたメタヒューリスティックスのための生物学的理論と探索空間を絞り込むとメタヒューリスティックに基づくアルゴリズムのための収束を高速化できることが示された。多目的探索ベース回帰テストケース優先順位付け(MoTCP)のための上位性テストケースセグメント(ETS),発達過程における遺伝子間の相関を反映していることを上位理論に基づいて紹介した。アリコロニー最適化(ACO)アルゴリズムのためのETSベースフェロモン更新戦略を提案した。三ベンチマークと実際の産業プログラムV8を用いた実験は,エピスタシス理論により導かれた提案したフェロモン更新戦略は探索ベースMoTCPに対する有効性と効率の点でACOの性能を向上させる有意なことを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： ベンチマーク ,  ソフトウェア工学 ,  *フェロモン ,  成長段階 ,  アルゴリズム ,  遺伝子 ,  高速化
準シソーラス用語： 上位性 ,  探索空間 ,  メタヒューリスティクス ,  *アリコロニー最適化 ,  *テストケース , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： テストケース ,  優先順位 ,  エピスタシス ,  ACO ,  アリコロニー最適化