基于Kalman滤波和粒子群优化的高效测试数据生成方法

本文主要探讨了一种创新的测试数据生成方法，该方法结合了Kalman滤波和粒子群优化（PSO）技术，旨在提高测试数据的有效性和效率。文章标题明确地指出了这种方法的核心，即"一种基于Kalman滤波和粒子群优化的测试数据生成方法"。描述部分强调了这种方法的主要目标是减少进化代数（即算法迭代次数），提升路径覆盖的成功率。 在该算法中，粒子被分配到不同的邻域中，每个邻域内的粒子分别向其内部的最优粒子以及全局最优粒子学习。全局最优粒子采用无速度项的简化PSO进化策略，而其他粒子则通过Kalman滤波方程更新位置。这种设计允许算法在保持全局视野的同时，利用局部优化的优势，从而更有效地探索问题空间。 实验结果显示，与传统的PSO方法相比，即使面对复杂的路径覆盖问题，本文的方法也能展现出显著的优势，包括较少的进化代数消耗、更高的路径覆盖成功率，以及更加稳定的性能。这表明该方法在测试数据生成领域具有很高的实用价值。 关键词“测试数据生成”、“粒子群优化”、“Kalman滤波”和“邻域拓扑”揭示了文章的核心关注点，这些都是现代软件测试和优化技术中的关键概念。此外，文章还包含了多个基金项目的资助，显示出研究的学术背景和实际应用价值。 这篇文章不仅介绍了新的测试数据生成策略，还展示了如何将统计滤波和群体智能算法有效地融合，以解决实际测试中的挑战。这对于理解如何优化软件测试流程、提高测试覆盖率以及减少开发成本具有重要的理论和实践意义。