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J-GLOBAL ID：201802268246098901   整理番号：18A1807574

アレイ生成を被覆するための効果的離散ミメチックアルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Effective Discrete Memetic Algorithms for Covering Array Generation

著者 (3件)： Guo Xu ,  Song Xiaoyu ,  Zhou Jian-tao
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： compsac  ページ： 298-303  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： 組合せ試験は重要なソフトウェア工学問題である。離散的最適化問題である被覆アレイ生成(CAG)は,組合せ試験(CT)における研究の最も一般的な分野である。この問題はソフトウェア工学のコミュニティにおいて多くの研究者を引き付けた。本論文では,CAG問題に対するD-PSMAと呼ばれる離散的な粒子-スウォームシミュレーションの2つの新しいバージョンを提案した。著者らは,粒子群最適化探索演算子とシミュレートされたアニーリング局所探索演算子の両方により,探索と開発能力を均衡させるために総合的に作成した。準最適解受容率の概念を,優れた準最適解のために導入した。各反復の後に,複数のテストケースを作り出し,テストスイート生成の効率を改善した。一方,改良境界制約戦略を提案した。実験において,著者らは,一般的フレームワークにおいて,異なるテストセット生成戦略,境界制約戦略および離散的な計量アルゴリズムを用いて,CAG問題のための最適組合せを見つけた。広範な実験は,他の既存の古典的アルゴリズムと比較して,D-PSMAが競争力を有することを実証した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ソフトウェア工学 ,  シミュレーション ,  スウォーム ,  焼なまし ,  コミュニティ ,  *アルゴリズム ,  最適化問題 ,  *被覆 ,  近傍探索法
準シソーラス用語： テストスイート ,  テストケース ,  準最適解 ,  粒子群最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (1件)： アレイ