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基于梦境蚁群算法的车载VOBC测试案例约减策略研究
摘    要:测试案例作为CBTC通用测试平台的基础,研究其约减策略,构建高效完备的测试案例集更加有助于CBTC系统的测试。提出梦境蚁群算法,在传统蚁群算法的信息素更新方式中引入做梦因子,并将其运用在车载VOBC的测试案例约减中,利用CBTC通用测试平台所用的有关测试案例集以matlab作为仿真平台对其进行验证,结果表明梦境蚁群算法能有效地减少测试案例数量,减少测试时间,节约测试成本,且减少比例比使用蚁群算法提高了10%。该算法为测试案例约减研究提供了新的方法,同时该算法扩大了解的搜索空间,能很好改善传统方法易产生局部最优的缺点,而且考虑了需求覆盖度和测试代价两重因素,使最后所得的测试案例集易行全面。

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