PSO
第４期周红，等：基于ＧＡ．ＰＳＯ算法的路径测试数据自动生成
１３６９
在运行时间上比遗传算法好，却不如粒子群算法。
下面简单讨论一下中的取值对ＧＡ．ＰＳＯ算法的影响。本４结束语
文选取两条稍微复杂的路径６和７进行实验，实验中主要对比路径测试数据自动生成是程序结构测试的一个重要方面。平均迭代次数和平均运行时间。实验结果如表２、３所示。为本文针对遗传算法和粒子群算法各自的特性，将两者有机结合了更直观地反映变化趋势，将相应数据生成如图４、５所示的折起来形成ＧＡ．Ｐｓｏ混合算法。通过实验验证新算法在路径测线图。
试数据的自动生成中的应用，无论在迭代次数和运行时间上都表２不同中值对应的平均迭代次数对比表
比遗传算法有较大的改进，并探讨了新算法中参数中的取值与算法整体效率的关系。参考文献：
［１］ＭＹＥＲＳＧ．Ｔｈｅ
ａｒｔ
ｏｆ
ｓｏｆｔｗａｒｅｔｅｓｔｉｎｇ［Ｍ］．２ｎｄｅｄ．［Ｓ．１．］：Ｗｉｌｅｙ，
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ｏｆｇｅｎｅｔｉｃ
ａｌｇｏｒｉｔｈｍ
ｉｎｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ
ｏｆｆｅａｓｉｂｌｅｔｅｓｔ
ｄａｔａ［Ｊ］．ＡＣＭＳｉｇｓｏｆｔＳｏｆｔ－
６ｌ４７２．３ｌ２２０８６４８４５．６８２０．１７５０．６６９８．５６９７．３６２５．９ｗａｒｅ
ＥｎｇｉｎｅｅｎｎｇＮｏｔｅｓ，２００９。３４（２）：１．４．
７
１４２２．６
１
２７５
８２９
７８０．２
７９６．３
６２３．２
５９３．６
６６８．７
５８７．４
［３］ＤＩＡＺＥ，ＴＵＹＡＪ，ＢＬＡＮＣＯＲ，ｅｔａ／．Ａｔａｂｕｓｅａｒｃｈａｌｇｏｒｉｔｈｍｆｏｒ
２５
ｋ
ｓｔｒｕｃｔｕｒａｌ
ｓｏｆｔｗａｒｅ
ｔｅｓｔｉｎｇ［Ｊ］．ＣｏｍｐｕｔｅｒｓａｎｄＯｐｅｒａｔｉｏｎｓＲｅ－
《２０
蒸１５堪
ｓｅａｒｃｈ，２００８，３５（１０）：３０５２．３０７２．
螯１０
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［４］ＬＩＢｉｎ，ＬＩＺｈｉ ｓｈｕ，ＣＨＥＮＹａｈ—ｈｏｎｇ，砑ａ１．Ａｕｔｏｍｔｉｃｔｅｓｔｄａｔａ
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ｏｎ
ｇｅｎｅｔｉｃ
ｓｉｍｕｌａｔｅｄａｎｎｅａｌｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍ［Ｃ］／／Ｐｒｏｅ
斗
ｏｆＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅ
ｏｎ
ＣｏｍｐｕｔａｔｉｏｎＭＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅａｎｄＳｅｃｕｒｉｔｙ
０．０５
０．１
０．２
０．３
０．４
０．５０．６
０．７
０．８
０．０５０．１
０．２
０．３
Ｏ．４
０．５
０．６
０．７
ｎ８
毋的值
币的值
Ｗｏｒｋｓｈｏｐｓ．２００７：１８３－１８６．
图４不同卿直平均迭代次数对比图
图５不同痧唐乎±氡ｉ猁间对比图
［５］李军，李艳辉，彭存银．基于自适应遗传算法的路径测试教据生成
通过上面的表和图可以看出，随着多值的逐渐增大，平均［Ｊ］．计算机工程，２００９，３５（２）：２０３—２０５．
迭代次数和平均运行时间都逐渐减少。当西值达到０．２左右［６］夏芸，刘锋．基于免疫遗传算法的软件测试数据自动生成［Ｊ］．计
时，这种变化趋势趋于平稳。同时随着毋值的不断增大，转移算机应用，２００８，２８（３）：７２３—７２５．
到粒子群种群中的粒子不断增多，占用系统内存也会增加，所［７］王捷民，丁刚毅，宋瀚涛，等．基于改进的自适应遗传算法ＨＣＧＡ
以选取０．２左右即可。这充分发挥了两种算法的优势，利用遗的测试数据自动生成［Ｊ］．北京理工大学学报，２００７，２７（１０）：８８３—
８８５．
传算法进行广度搜索，将优秀粒子采用粒子群算法进行局部优［８］ＫＯＲＥＬ
Ｂ．Ａｕｗｍａｔｅｄｓｏｆｔｗａｒｅｔｅｓｔ
ｄａｔａｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ［Ｊ］．ＩＥＥＥＴｒａｎｓ
化，从而快速找到最优解，达到好的寻优效果。
ｏｎ
Ｓｏｆｔ，ｒａｒｅ
Ｅｎｇｉｎｅｅｄｎｇ，１９９０，１６（８）：８７０—８７９．
（上接第１３５１页）ｒｉｎｇ，ｐｒｉｎｃｉｐｌｅｓａｎｄｍｅｔｌｌｏｄｓ［Ｊ］．ＤａｔａａｎｄＫｎｏｗｌｅｄｇｅＥｎｇｉｎｅｅ
４）应急资源类型应急资源的类型决定应急资源的使用ｒｉｎｇ，１９９８，２５（１－２）：１６１－１９７．价值，根据资源作用的不同，将应急资源划分为救助型应急资［２］ＥＬＩＲ．Ａ
ｓｕｒｖｅｙｏｆ
ｓｃｈｅｍａｓｔａｎｄａｒｄｓ
ａｎｄｐｏｒｔａｌｓ
ｆｏｒｅｍｅｒｇｅｎｃｙｍａｎ－
ａｎｄ
ｏｆ源、保障型应急资源两类。其中，药品、食品等属于救助型应急ａｇｅｍｅｎｔ
ｃｏｌｌａｂｏｒａｔｉｏｎ（Ｃ］ｌｌＰｍｃｔｈｅ４ｔｈＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＣｏｎｆｅＰ
ｅｎｃｅ
ｏｎ
ＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｙｓｔｅｍｓｆｏｒＣｒｉｓｉｓ
Ｒｅｓｐｏｎｓｅａｎｄ
Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ．
资源，而通信、运输等资源则属于保障型应急资源。
２００７．
４结束语
［３］Ｌ１
Ｈｕａ，ＺＨＡＯ
Ｄａｏ－ｚｈｉ，ＺＨＵＸｉａｎ—ｒａｉｎ，ｅｔａ／．Ｒｅｓｅａｒｃｈ
ｏｎ
ＳＵＭＯ．
ｂａｓｅｄ
ｅｍｅｒｇｅｎｃｙｒｅｓｐｏｎｓｅｍａｎａｇｅｍｅｎｔｔｅａｍ
ｍｏｄｅｌ［ｃ］／／Ｐｒｅｃ
ｏｆｔｈｅ
本文以应急领域资源管理为背景，研究了应急资源本体知３ｒｄＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎ
Ｗｉｄ嘲Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ．２００７：
识模型，对应急资源模型的概念及概念之间的关系进行了详细４６０１．４６０４．
分析与定义。在此基础上构建应急资源本体模型ＥＲＯＭ，从应［４］ＬＥＥｃＨ，ＬＥＥＨＢ，ＮＧＧＷ，ｅｔａ１．Ｐｌａｎｏｎｔｏｌｏｇｙａｎｄ
ｉｔｓ
ａｐｐｌｉｅａ－
ｔｉｏｎ［Ｃ］／／Ｐｍｅ
ｏｆｔｈｅ７ｔｈＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅ
ｏｎ
ＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＦｕ．
急资源的类型、应急资源的管理、应急处置中应急资源的利用三ｓｉｏｎ．Ｓｔｏｃｋｈｏｌｍ：ＪＡＩＦ，２００４：４５５ ４６０．
个方面对应急资源知识结构进行描述，形成了应急资源知识结［５］ＭＡＮＤＡＮＡＳ．Ｏｎｔｏｌｏｇｙ ｂａｓｅｄｓｅｍａｎｔｉｃｉｎｔｅｒｅｐｅｒａｂｉｌｉｔｙｉｎｅｍｅｒｇｅｎｃｙ
构的集成与共享，为解决应急资源知识语义冲突提供了依据。
ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ［Ｄ］．Ｃｏｌｕｍｂｉａ：ＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＢｒｉｓｔｉｓｈ，２００７．
下一步工作将以应急资源本体ＥＲＯＭ为基础，构建应急［６］ＳＵＭＯ．ＯｖｅｒｖｉｅｗｏｆｔｈｅＳＵＭＯ（ｓｕｇｇｅｓｔｅｄ
ｕｐｐｅｒ
ｍｅｒｇｅｄｏｎｔｏｌｏｇｙ）
资源本体导向的应急资源共享平台体系，实现应急资源集成管［ＥＢ／ＯＬ］．（２００４－０４－２３）．ｈｔｔｐ：／／ｏｎｔｏｌｏｇｙ．ｔｅｋｎｏｗｌｅｄｇｅ．ｃｏｒｎ／
理、合理调度与优化配置，为应急处置提供更加完备的应急资ａｒｃｈ．ｈｔｍｌ．
源保障。【７］ＰＥＢＥＺ
Ａ
Ｇ，ＢＥＮＪＡＭＩＮＳＶ
Ｒ．Ｏｖｅｒｖｉｅｗｏｆｋｎｏｗｌｅｄｇｅｓｈａｒｉｎｇａｎｄ
ｍｕ∞ｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓ：ｏｎｔｏｌｏｇｉｅｓａｎｄｐｒｏｂｌｅｍ—ｓｏｌｖｉｎｇ
ｍｅｔｈｏｄｓ［Ｃ］／／
参考文献：
ＰｒｏｃｏｆｔｈｅＵＣＡＩ’９９Ｗｏｒｋｓｈｏｐ
ｏｎ
Ｏｎｔｄｏｓｉｅｓ
ａｎｄＰｍｂｌｅｍＳｏｌｖｉｎｇ
［１】ＳＴＵＤＥＲＲ，ＢＥＮＪＡＭＩＮＳ
Ｖ
Ｒ，ＦＥＮＳＥＬＤ．Ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ
ｅｎｇ／ｎｅｅ—
Ｍｅｔｈｏｄｓ．１９９９：１．１５．
万
方数据