面向多目标测试用例优先排序的蚁群算法信息素更新策略

摘要 针对蚁群算法在求解多目标测试用例优先排序（MOTCP）时收敛速度缓慢、易陷入局部最优的问题，提出一种基于上位基因段（ETS）的信息素更新策略。利用测试用例序列中ETS可以决定适应度值的变化，选取ETS作为信息素更新范围，再根据ETS中测试用例间的适应度增量和测试用例的执行时间更新路径上的信息素值。为进一步提升蚁群算法求解效率、节省蚂蚁依次访问测试用例序列的时间，优化的蚁群算法还通过估算ETS长度重新设置蚂蚁遍历测试用例的搜索终点。实验结果表明，与优化前的蚁群算法及NSGA-Ⅱ相比，优化后的蚁群算法能提升求解MOTCP问题时的收敛速度，获得更优的Pareto解集