应用自适应差分进化算法优化测试数据研究

摘要 针对自适应差分进化算法在进化后期种群多样性减少和搜索精度低的问题,本文提出一种基于质心的自适应差分进化算法,并将该算法应用于自动生成软件测试数据.本文算法通过自动调节缩放因子的方式提高种群多样性,避免种群在进化过程中个体过于集中而陷入局部最优;同时,采用基于质心原理的策略来选择用于变异的个体,进而保证种群向最优值方向进化,总体上加快种群的收敛速度.本文首次将自适应差分进化算法用于软件测试数据的产生,并与传统软件测试数据产生的算法进行了比较,实验表明本文算法能够有效地提高自动产生测试数据的效率和性能