Improved Ant Algorithms for Software Testing Cases Generation
المؤلفون المشاركون
Yang, Shunkun
Man, Tianlong
Xu, Jiaqi
المصدر
العدد
المجلد 2014، العدد 2014 (31 ديسمبر/كانون الأول 2014)، ص ص. 1-9، 9ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2014-05-05
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
9
التخصصات الرئيسية
الطب البشري
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
Existing ant colony optimization (ACO) for software testing cases generation is a very popular domain in software testing engineering.
However, the traditional ACO has flaws, as early search pheromone is relatively scarce, search efficiency is low, search model is too simple, positive feedback mechanism is easy to porduce the phenomenon of stagnation and precocity.
This paper introduces improved ACO for software testing cases generation: improved local pheromone update strategy for ant colony optimization, improved pheromone volatilization coefficient for ant colony optimization (IPVACO), and improved the global path pheromone update strategy for ant colony optimization (IGPACO).
At last, we put forward a comprehensive improved ant colony optimization (ACIACO), which is based on all the above three methods.
The proposed technique will be compared with random algorithm (RND) and genetic algorithm (GA) in terms of both efficiency and coverage.
The results indicate that the improved method can effectively improve the search efficiency, restrain precocity, promote case coverage, and reduce the number of iterations.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Yang, Shunkun& Man, Tianlong& Xu, Jiaqi. 2014. Improved Ant Algorithms for Software Testing Cases Generation. The Scientific World Journal،Vol. 2014, no. 2014, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1049440
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Yang, Shunkun…[et al.]. Improved Ant Algorithms for Software Testing Cases Generation. The Scientific World Journal No. 2014 (2014), pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1049440
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Yang, Shunkun& Man, Tianlong& Xu, Jiaqi. Improved Ant Algorithms for Software Testing Cases Generation. The Scientific World Journal. 2014. Vol. 2014, no. 2014, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1049440
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1049440
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر