基于成对组合的遗传算法生成联锁测试用例

计算机联锁自动测试的质量往往取决于测试用例的质量.本文提出一种新的设计思想:将基于成对组合覆盖的遗传算法用于计算机联锁测试用例的生成和优化,并以道岔测试为例对该算法的应用过程进行详细分析,重点介绍成对组合覆盖方法、算法的整体框架和遗传操作设计.采用遗传算法对成对组合的启发式算法AETG进行改进,有效地减少了冗余的测试用例,提高测试用例质量和联锁测试效率.     

多模式交通网络路径动态调整模型

既有路径调整模型的研究载体是单模式网络,不能够刻画现实中多模式网络上 出行者的路径调整行为.为此,本文提出采用比例延拓与绝对延拓两种方法来描述多模式 网络中用户对不同出行方式的费用感知特性,并据此建立了多模式网络条件下的用户路 径动态调整模型（Multi-modal Route-Swapping Dynamics, 简称 MRSD）.研究发现：（1） MRSD 能避免过度调整行为,并能维持解集不变性;（2）MRSD 的稳定路径流模式与多模 式网络用户均衡等价,且在其稳定状态,模式内部所有被使用的路径具有相同且最小的 实际费用,模式之间所有被使用的路径之间存在（符合比例延拓或绝对延拓的）费用感知 壁垒;（3）MRSD 的所有解有界且收敛于多模式网络用户均衡.