基于分类树和蚁群算法的测试用例设计
蚁群算法及案例分析精选全文
群在选择下一条路径的时
候并不是完全盲目的,而是
按一定的算法规律有意识
地寻找最短路径
自然界蚁群不具有记忆的
能力，它们的选路凭借外
激素，或者道路的残留信
息来选择，更多地体现正
反馈的过程
人工蚁群和自然界蚁群的相似之处在于,两者优先选择的都
是含“外激素”浓度较大的路径; 两者的工作单元(蚂蚁)都
正反馈、较强的鲁棒性、全
局性、普遍性
局部搜索能力较弱，易出现
停滞和局部收敛、收敛速度
慢等问题
优良的分布式并行计算机制
长时间花费在解的构造上，
导致搜索时间过长
Hale Waihona Puke 易于与其他方法相结合算法最先基于离散问题，不
能直接解决连续优化问题
蚁群算法的
特点
蚁群算法的特点及应用领域
由于蚁群算法对图的对称性以
及目标函数无特殊要求，因此
L_ave=zeros(NC_max,1);
%各代路线的平均长度
while NC<=NC_max
%停止条件之一：达到最大迭代次数
% 第二步：将m只蚂蚁放到n个城市上
Randpos=[];
for i=1:(ceil(m/n))
Randpos=[Randpos,randperm(n)];
end
Tabu(:,1)=(Randpos(1,1:m))';
scatter(C(:,1),C(:,2));
L(i)=L(i)+D(R(1),R(n));
hold on
end
plot([C(R(1),1),C(R(N),1)],[C(R(1),2),C(R(N),2)])
基于改进蚁群算法UML状态机图的测试用例生成
（ 南 大学 信 息学 院 ，江 苏 无锡 ２ ４ ２ ） 江 １ １２
摘 要 ： 了减 少 测 试 工 作 量 ， 止 测 试 用 例 数 目 过 多 而 导 致 爆 炸 ， 出 了使 用 改 进 的 蚁 群 算 法 直 接 从 ＵＭＬ状 态机 图 中生 为 防 提
成 测试用 例 的方法 。利用 Ｕ ＭＬ状 态 图是对 系统 可能 的生命 历程进 行建模 ， 由于状 态 图具有 直观 性 ， 以 简化 了生成 测试用 所
ｔ ｅｍｅｈ ｄ ｇ ａ ａ ｔ ｅｔ ａ ｅｎ ｍｂ ｒ ｆ ｅ ｔ ａ ｅ ｉ ｅ ａ ｉｆ ｄｔ ｅ ｅ ｕ ｅ ｎ ｆ ｅ ｔ ｇｏ ｏ ｘ ｅ ｄｎ ． Ｔ ｒ ｕ ｈ ｔ ｅｐ ｅ ａ ａｉ ｎ ｈ ｔ ｏ ｕ ｒ ｅ ｔ ｈ ｕ ｅ ｔ ｓ ｓ ｓ ｓ ｔ ｒｓ ｔ ｉ ｑ ｉ ｍｅ ｔ ｔ ｓｉ ｒ ｔ ｃ ｅ ｉ ｇ ｎ ｈ ｔ ｏ ｃ ｉｅ ｈ ｓｅ ｈ ｒ ｒ ｏ ｎ ｎ ｅ ｈ ｏ ｇ ｒ ｐ ｔｏ ｈ ｒ
基于蚁群算法的软件测试用例生成方法研究
软 件 导 刊
Ｓ ｔ ａ ｅＧｕ ｄ ｏｆｗ ｒ ｉ ｅ
Ｖｏ ０Ｎ Ｏ ３ ｌ１ ．
２ １ ３ ０ｌ年 月
Ｍ ａ． ｒ ２０ｌ １
基 于 蚁 群 算 法 的 软 件 测 试 用 例 生 成 方 法 研 究
邱 菊
（ 京 航 空航 天 大 学 计 算 中 心 ， 苏 南 京 ２ １ ０ ） 南 江 １ １ ６
原始 程 序 的 执 行 结 果 有 区 别 ； 三 个 条 件 ， 称 为 充 分 条 第 也
件 ， 过 变 异 体 中 与 原 始 程 序 不 一 样 的 部 分 来 产 生 错 误 的 通 输 出 。 由于 基 础 的 搜 索 进 程 的缺 陷 ， 测 试 技 术 有 几 个 缺 该
值 。必 要 问题 就 是 找 出 输 入 变 量 （ ， ， ， ） 的分 Ｘ Ｘ … Ｘ 值
三 个 条 件 ， 么 它 就 能 够 消 除 一 个 变 异 体 。第 一 个 条 件 ， 那
也 称 为 可 达 到 性 条 件 ， 须 能 达 到 这 个 变 异 体 程 序 ； 二 必 第 个 条 件 ， 称 为 必果 与 也 它
０ 引 言
本 文 中 引入 元 启 发 式 算 法 ， 合 蚁 群 搜 索 算 法 和 变 异 结
１ 问 题 描 述
用 ｐ 来 表 示 待 测 的 程 序 ， 一 （ ， ， … ， ） 输 Ｊ Ｘ Ｘ … Ｘ 是
分 析 来 生 成 高质 量 的 软 件 测 试 用 例 。 因 为 变 异 分 析 及 其
代表， 于 Ｐ 对 的 变 异 版 本 来 说 ， 个 变 异 操 作 算 子 在 程 每
序 中都 会 产 生 一 个 独 立 的 修 改 。通 过 应 用 变 异 操 作 算 子 ｒ ＥＲ 到 Ｐ 就 得 到 原 始 程 序 Ｐ 的 Ｎ 个 变 异 版 本 Ｍ ， ， Ｍ２ … ＭＮ ， 。换 句话 说 ， 一 （ ， ∈Ｒ，一１ ２ … ， ｉ ＭＪ Ｐ ） ｉ ， ， Ｎ（
基于分类树和蚁群算法的测试用例设计
基于分类树和蚁群算法的测试用例设计作者：何斌等来源：《科技视界》2015年第15期【摘要】在软件测试中测试用例设计的必须考虑既要保证覆盖率又要尽可能减少用例数量，所以软件测试用例集优化十分关键。
本文针对功能测试用例集生成，提出使用变异因子的蚁群算法对采用分类树生成的测试用例集进行优化，使测试用例集达到测试覆盖率与规模的最优化。
【关键词】测试用例；分类树；蚁群算法；测试用例集【Abstract】In the software testing test case design must be considered necessary to ensure coverage and also reduce the number of test cases，the test suite optimization is crucial.Aiming to generate functional test suite proposed variation factor using ant colony algorithm，using the classification tree generated test suite to optimize the use of test suite to potimize test coverage and scale.【Key words】test cases；Classification trees；Ant colony algorithm；Test suite0 引言软件测试是保证软件质量最为重要的一种手段，有效的软件测试可以发现软件中存在的绝大部分问题。
所以，软件测试项目的终级目标是100%测试覆盖，发现软件中尽可能多的问题，为靠近这一目标测试项目组会尽可能多设计测试用例以达到最佳测试效果。
因为不可能进行穷尽的测试，测试一般会在保证测试覆盖率同时尽可能精简测试集，相应的方法一直是测试工程师研究的重点课题。
蚁群算法及算例
（四）优点
◆求解问题的快速性——由正反馈机制 决定；
◆全局优化性——由分布式计算决定， 避免蚁群在寻优空间中过早收敛；
◆有限时间内答案的合理性——由贪婪 式搜索模式决定，使能在搜索过程的早期 就找到可以接受的较好解。
二、蚂蚁系统（AS算法）——最早的ACO算法
3、信息素计算公式
当所有蚂蚁完成1次周游后，各路径上的信息素为：
ij (t n) (1 ) ij (t ) ij
m
ij
Δτ
k ij
k 1
k ij
Q
Lk
,
0,
若蚂蚁k在本次周游中经过边(i, j) 否则
Q ——正常数，
Lk ——蚂蚁 k 在本次周游中所走路径的长度。
开始时，令 ij 0 C
pikj
t
τ ij t τ is
sJk i
α ηij t β t α ηis t
β,
0, 否则
如果j Jk i
——信息素的相对重要程度；
——启发式因子的相对重要程度；
Jk i ——蚂蚁 k 下一步允许选择的城市集合。
2、启发式因子计算公式：ij
1 d ij
（四）算法步骤
1、初始化参数：开始时每条边的信息素量都相等。 ij (0) C ij (0) 0
2、将各只蚂蚁放置各顶点，禁忌表为对应的顶点。
3、取1只蚂蚁，计算转移概率 Pijk (t)，按轮盘赌的方式 选择下一个顶点，更新禁忌表，再计算概率，再选
择顶点，再更新禁忌表，直至遍历所有顶点1次。
3、展望——初步的研究结果已显示出ACO算法在求解复杂 优化问题，特别是离散优化问题方面的优越性。虽然严格的 理论基础尚未奠定，但从当前的应用效果来看，此算法具有 光明的发展前景。
基于蚁群优化算法的TSP问题求解计算智能实验报告
智能计算实验报告学院：班级：学号：姓名：成绩：日期：实验名称：基于蚁群优化算法的TSP问题求解题目要求：利用蚁群优化算法对给定的TSP问题进行求解，求出一条最短路径。
蚁群优化算法简介：蚁群算法是一中求解复杂优化问题的启发式算法，该方法通过模拟蚁群对“信息素”的控制和利用进行搜索食物的过程，达到求解最优结果的目的。
它具有智能搜索、全局优化、稳健性强、易于其它方法结合等优点，适应于解决组合优化问题，包括运输路径优化问题。
TSP数据文件格式分析：本次课程设计采用的TSP文件是att48.tsp ，文件是由48组城市坐标构成的，文件共分成三列，第一列为城市编号，第二列为城市横坐标，第三列为城市纵坐标。
数据结构如下所示：实验操作过程：1、TSP文件的读取：class chengshi {int no;double x;double y;chengshi(int no, double x, double y) {this.no = no;this.x = x;this.y = y;}private double getDistance(chengshi chengshi) {return sqrt(pow((x - chengshi.x), 2) + pow((y - chengshi.y), 2));}}try {//定义HashMap保存读取的坐标信息HashMap<Integer, chengshi> map = new HashMap<Integer,chengshi>();//读取文件BufferedReader reader = new BufferedReader(new (new )));for (String str = reader.readLine(); str != null; str = reader.readLine()) { //将读到的信息保存入HashMapif(str.matches("([0-9]+)(\\s*)([0-9]+)(.?)([0-9]*)(\\s*)([0-9]+)(.?)([0-9]*)")) {String[] data = str.split("(\\s+)");chengshi chengshi = new chengshi(Integer.parseInt(data[0]),Double.parseDouble(data[1]),Double.parseDouble(data[2]));map.put(chengshi.no, chengshi);}}//分配距离矩阵存储空间distance = new double[map.size() + 1][map.size() + 1];//分配距离倒数矩阵存储空间heuristic = new double[map.size() + 1][map.size() + 1];//分配信息素矩阵存储空间pheromone = new double[map.size() + 1][map.size() + 1];for (int i = 1; i < map.size() + 1; i++) {for (int j = 1; j < map.size() + 1; j++) {//计算城市间的距离，并存入距离矩阵distance[i][j] = map.get(i).getDistance(map.get(j));//计算距离倒数，并存入距离倒数矩阵heuristic[i][j] = 1 / distance[i][j];//初始化信息素矩阵pheromone[i][j] = 1;}}} catch (Exception exception) {System.out.println("初始化数据失败！");}}2、TSP作图处理：private void evaporatePheromone() {for (int i = 1; i < pheromone.length; i++)for (int j = 1; j < pheromone.length; j++) {pheromone[i][j] *= 1-rate;}}3、关键源代码（带简单的注释）：蚂蚁类代码:class mayi {//已访问城市列表private boolean[] visited;//访问顺序表private int[] tour;//已访问城市的个数private int n;//总的距离private double total;mayi() {//给访问顺序表分配空间tour = new int[distance.length+1];//已存入城市数量为n，刚开始为0n = 0;//将起始城市1,放入访问结点顺序表第一项tour[++n] = 1;//给已访问城市结点分配空间visited = new boolean[distance.length];//第一个城市为出发城市，设置为已访问visited[tour[n]] = true;}private int choosechengshi() {//用来random的随机数double m = 0;//获得当前所在的城市号放入j,如果和j相邻的城市没有被访问，那么加入mfor (int i = 1, j = tour[n]; i < pheromone.length; i++) {if (!visited[i]) {m += pow(pheromone[j][i], alpha) * pow(heuristic[j][i], beta);}}//保存随机数double p = m * random();//寻找随机城市double k = 0;//保存城市int q = 0;for (int i = 1, j = tour[n]; k < p; i++) {if (!visited[i]) {k += pow(pheromone[j][i], alpha) * pow(heuristic[j][i], beta);q = i;}}return q;}城市选择代码：private int choosechengshi() {//用来random的随机数double m = 0;//获得当前所在的城市号放入j,如果和j相邻的城市没有被访问，那么加入mfor (int i = 1, j = tour[n]; i < pheromone.length; i++) {if (!visited[i]) {m += pow(pheromone[j][i], alpha) * pow(heuristic[j][i], beta);}}//保存随机数double p = m * random();//寻找随机城市double k = 0;//保存城市int q = 0;for (int i = 1, j = tour[n]; k < p; i++) {if (!visited[i]) {k += pow(pheromone[j][i], alpha) * pow(heuristic[j][i], beta);q = i;}}return q;}4、算法运行收敛图（即运行到第几步，求得的最优值是多少）：run：本次为倒数第100次迭代,当前最优路径长度为41634.60本次为倒数第99次迭代,当前最优路径长度为41514.21本次为倒数第98次迭代,当前最优路径长度为38511.61本次为倒数第97次迭代,当前最优路径长度为38511.61本次为倒数第96次迭代,当前最优路径长度为38511.61本次为倒数第95次迭代,当前最优路径长度为38511.61本次为倒数第94次迭代,当前最优路径长度为37293.07、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、本次为倒数第6次迭代,当前最优路径长度为37293.07本次为倒数第5次迭代,当前最优路径长度为37293.07本次为倒数第4次迭代,当前最优路径长度为37293.07本次为倒数第3次迭代,当前最优路径长度为37293.07本次为倒数第2次迭代,当前最优路径长度为37293.07本次为倒数第1次迭代,当前最优路径长度为37293.07得到的最优的路径长度为: 37293.075、最终求得的最优解的TSP图像：最优路径如下：→1→9→38→31→44→18→7→28→37→19→6→30→43→27→17→36→46→33→15→12→11→23→14→25→13→20→47→21→39→32→48→5→29→2→26→4→35→45→10→42→24→34→41→16→22→3→40→8→1成功生成（总时间：3 秒）实验结果分析：本次通过JA V A语言实现蚁群优化算法，我们发现虽然我们找到了问题的最优解，但是最优解的收敛性并不乐观，并不能求得问题的精确解，并且随着参数的调节运行结果有随机性。
基于蚁群算法求解排课问题的算法设计
基于蚁群算法求解排课问题的算法设计1. 定义问题排课问题是一个典型的调度问题。
在给定的教室、教师和学生的限制下，需要安排每个班级的课程，确保每个班级的课程时间不冲突，并且尽可能地满足教师和学生的需求。
2. 确定目标函数为了求解排课问题，需要定义适当的目标函数来优化排课方案。
目标函数应考虑以下因素：(1) 班级之间和教师之间的时间冲突应该尽量减少；(2) 每个班级应该有相同数量的课程，且每个课程应该在规定的时间内完成；(3) 教师的工作负担应该尽量均衡；(4) 学生的学习成果应该最大化。
综合考虑这些因素，可以得到如下的目标函数：f(X) = w_1 \cdot f_1(X) + w_2 \cdot f_2(X) + w_3 \cdot f_3(X) + w_4 \cdot f_4(X)其中，f_1(X) 表示班级和教师之间的时间冲突次数；f_2(X) 表示班级和课程之间时间冲突次数；f_3(X) 表示教师的工作负担程度；f_4(X) 表示学生成绩的综合考量。
w_1, w_2, w_3, w_4 是各项因素的权重，可以根据具体情况适当调整。
3. 算法设计蚁群算法是一种启发式搜索算法，它模拟蚂蚁在寻找食物时的行为，通过蚂蚁之间的信息交流和路径选择来找到最优解。
步骤：(1) 初始化蚁群：根据班级数量和可用教室数量，初始化一定数量的蚂蚁，每只蚂蚁表示一个班级，它需要在可用的教室中选择一间教室进行上课。
(2) 计算启发式信息：根据历史信息和问题的特征，计算每个班级和教室之间的启发式信息。
(3) 蚂蚁选择路径：每只蚂蚁根据当前的信息素和启发式信息，选择一间可用的教室进行上课，并更新当前的信息素。
(4) 更新信息素：根据蚂蚁的经验，更新每个班级和教室之间的信息素。
(5) 评估解的质量：根据目标函数，对当前的解进行评估。
(6) 选择最优解：在所有的解中选择最优解，并用它更新历史最优解。
(7) 终止条件：当达到一定的迭代次数或者目标函数的值不再发生变化时，终止算法并输出最优解。
蚁群算法应用实例标准文档ppt
背景介绍
Log边缘检测算子
传统检测方法
Roberts边缘检测算子
近年来，各种新的算
Canny边缘检测算子
法和人工智能理论被引入
到数字图像处理领域。 小波变换和小波包的边缘检测法
新型检测方法
遗传算法的边缘检测法 基于数学形态学的边缘检测算法
模糊理论和神经网络的边缘检测法
• ③ 确定图像的边缘位置。
检测方法
• 结合混沌蚁群算法
对图像进行边缘检
测，其流程图右图
所示。
蚁群算法
边缘的最终提 取
混沌算法
检测方法
• 开始迭代时，进行混沌初始化。选择典型的混沌 系统——Logistics映射作为混沌变量，按下式进行
迭代：
式中，μ为控制参数，当μ=4、 全处于混沌状态。
时，Logistics映射完
其中： 开始迭代时，进行混沌初始化。
Canny 算子：提取的边缘不够清晰，而且很多干扰信息被误检； 蚁群算法：边缘有部分丢失； Canny边缘检测算子 近年来，各种新的算法和人工智能理论被引入到数字图像处理领域。 Matlab上进行仿真 开始迭代时，进行混沌初始化。 ① 在图片范围内随机投放M×N只蚂蚁，利用蚂蚁随机搜索路径时，图像灰度值的变化情况不断更新信息素矩阵；
混沌蚁群算法？
问题分析
• 混沌蚁群算法是利用混沌算法的全排列性。
混沌变量
遍历性
随机性
规律性
改进蚁群算法存在的容易过早收敛、易陷于局 部最优、对边缘定位不准确等问题。
检测方法
• ① 在图片范围内随机投放M×N只蚂蚁，利用蚂蚁 随机搜索路径时，图像灰度值的变化情况不断更 新信息素矩阵；
蚁群算法在优化问题中的应用
蚁群算法在优化问题中的应用蚁群算法（Ant Colony Optimization，简称ACO）是一种模拟蚁群寻找食物的行为，应用于求解优化问题的自适应启发式算法。
自1990年首次提出以来，蚁群算法已经被广泛应用于诸如旅行商问题、调度问题、路径规划等各种优化问题中。
本文将面对蚁群算法的原理、模型和应用于实际问题中的案例进行探讨。
1. 原理蚁群算法的实现依赖于大量蚂蚁的协同合作。
蚂蚁之间能够通过一种称为信息素的化学物质相互通信，这种物质主要起到标记路径的作用。
当蚂蚁在探索路径时，如果某一路径上的信息素浓度较高，它们就会倾向于选择该路径，并在其上释放更多的信息素，使得这条路径更易于被其他蚂蚁选择。
随着时间的推移，信息素会逐渐蒸发，低浓度的信息素会消失。
这样，优良的路径将得到更多的标记，成为更有吸引力的路径，代表更优的解决方案。
2. 模型蚁群算法的模型包含三个部分：蚂蚁的移动行为、信息素更新策略和路径规划策略。
蚂蚁的移动行为：每个蚂蚁在搜索过程中，会按照一定的规则进行移动。
首先，在搜索过程中每只蚂蚁都具有一个起点和一个终点。
然后，每只蚂蚁根据概率选取下一步移动的目标位置，概率由信息素浓度和路径长度等因素影响。
最后，蚂蚁到达终点之后会根据距离和所经历的路径浓度计算出路径的适应度，再将该适应度反馈给整个蚁群。
信息素更新策略：当蚂蚁经过一段路径时，它会在路径上留下一些信息素。
这些信息素的浓度将影响其他蚂蚁在下一轮搜索时选择路径的概率。
为了使搜索过程更加高效，这些信息素的浓度应该根据一定的规则进行更新。
在蚁群算法中，有两种更新策略：全局更新和局部更新。
全局更新指，当所有蚂蚁完成一次迭代之后根据已经获得的适应度来更新信息素。
局部更新指，当某只蚂蚁在搜索过程中经过某条路径时，会根据该蚂蚁在该路径上的适应度更新信息素浓度。
这两种更新策略可以结合在一起，使蚁群算法更为高效。
路径规划策略：在路径规划策略中，蚁群算法通常有两种模式：最短路径模式和最优路径模式。
基于蚁群算法的测试用例集优化方法
试用例 ； 次从各 个子集 中选取 一个测试用例 ， 其 组成一个新 的集合 ， 该集合 已经摒弃 了部分 冗余测试 用例 ； 然后利用蚁群算法对 测试用例集进行最优 的简化 ； 最后通过 实例证 明 了该方 法可 以产生比原有的方法更优 的测试用例集。
关键词 ： 测试用例 ； 测试 需求 ； 蚁群算法 ； 测试用例集 ＤＯ ：０３７ ￣ｉ ｎ１０ —３ １ ０ ０２ ．１ 文章编 号：０ ２８ ３ （０ ０２ —０ ８０ 文献标识码 ： Ｉ１ ． ８ ．ｓ ． ２８ ３ ． １．９ ７ ７ ｓ ０ ２ ０ １０ —３ １２ １ ）９０ ５ —５ Ａ 中图分类号 ：Ｐ ｌ Ｔ３ｌ
ｓ ｌｃ ｅ ｆ ｍ ｅ ｃ ｓ ｂ ｅ ｏ ｏ ｍ ｎ ｗ ｃ ｌｅ ｔ ｎ ｔ ａ ｈ ｓ ｅ ｎ ｂ ｎ ｏ ｅ ｓ ｍｅ ｆ ｔ ｅ ｅ ｕ ｄ ｎ ｙ ｅ ｔ ａ ｅ ． ｈ ｎ ｔ ｅ ｅｅ ｔｄ ｒ ｏ ａ ｈ ｕ ｓ ｔ ｔ ｆ ｒ ａ ｅ ｏ ｌｃ ｉ ｈ ｔ ａ ｂ ｅ ａ ａ ｄ ｎ ｄ ｏ ｏ ｈ ｒ ｄ ｎ ａ ｃ ｔｓ ｃ ｓ ｓＴ ｅ ｏ ｈ ｔ ｓ ｓ ｉ ｓ ｏ ｔ ｚ ｄ ｕ ｉ ｇ ａ ｔ ｃ ｌ ｎ ｌ ｏ ｔｍ ． ｉ ａｌ ｔ ｒ ｕ ｈ ｔ ｅ ｅ ｐ ｒ ｎ ，ｔ ｓ ｅ ｆｅ ｈ ｔ ｔ ｅ ｍｅｈ ｄ ｐ ｏ ｏ ｅ ａ ｅ ｔ ｕ ｔ ｉ ｐ ｉ ｅ ｓｎ ｎ ｏ ｏ ｙ ａｇ ｒ ｈ Ｆ ｎ ｌ ｈ ｏ ｇ ｈ ｘ ｅ ｍｅ ｔ ｉ ｖ ｒ ｄ ｔ ａ ｈ ｔ ｏ ｒ ｐ ｓ ｄ Ｃ ｅ ｍｉ ｉ ｙ， ｉ ｉ ｉ ｉ ｎ ｐ ｏ ｕ ｅ ｍｏ ｅ ｏ ｔ ｌ ｔ ｓ ｓ ｉ ｏ ａ ｅ ｏ ｔ ｅ ｏ ｉ ｉ ａ ｔ ｏ ． ｒ ｄ ｃ ｒ ｐ ｉ ｅ ｔ ｕ ｔ ｃ ｍｐ ｒｄ ｔ ｈ ｒｇ ｎ １ ｍｅ ｄ ｍａ ｅ ｈ
毕业论文：蚁群算法的研究应用(定稿)-精品【范本模板】
第一章绪论1。
1选题的背景和意义受社会性昆虫行为的启发，计算机工作者通过对社会性昆虫的模拟产生了一系列对于传统问题的新的解决方法，这些研究就是群体智能的研究。
群体智能作为一个新兴领域自从20世纪80年代出现以来引起了多个学科领域研究人员的关注，已经成为人工智能以及经济社会生物等交叉学科的热点和前沿领域。
群体智能（Swarm Intelligence）中的群体（Swarm）指的是“一组相互之间可以进行直接通信或者间接通信(通过改变局部环境）的主体,这组主体能够合作进行分布问题求解，群体智能指的是无智能或者仅具有相对简单智能的主体通过合作表现出更高智能行为的特性；其中的个体并非绝对的无智能或只具有简单智能,而是与群体表现出来的智能相对而言的。
当一群个体相互合作或竞争时，一些以前不存在于任何单独个体的智慧和行为会很快出现。
群体智能的提出由来已久，人们很早以前就发现,在自然界中，有的生物依靠其个体的智慧得以生存,有的生物却能依靠群体的力量获得优势。
在这些群体生物中,单个个体没有很高的智能,但个体之间可以分工合作、相互协调,完成复杂的任务，表现出比较高的智能。
它们具有高度的自组织、自适应性,并表现出非线性、涌现的系统特征。
群体中相互合作的个体是分布式的，这样更能够适应当前网络环境下的工作状态；没有中心的控制与数据，这样的系统更具有鲁棒性，不会由于某一个或者某几个个体的故障而影响整个问题的求解。
可以不通过个体之间直接通信而是通过非直接通信进行合作，这样的系统具有更好的可扩充性。
由于系统中个体的增加而增加的系统的通信开销在这里十分小.系统中每个个体的能力十分简单，这样每个个体的执行时间比较短，并且实现也比较简单，具有简单性。
因为具有这些优点，虽说群集智能的研究还处于初级阶段，并且存在许多困难，但是可以预言群集智能的研究代表了以后计算机研究发展的一个重要方向。
随着计算机技术的飞速发展，智能计算方法的应用领域也越来越广泛，当前存在的一些群体智能算法有人工神经网络，遗传算法，模拟退火算法，群集智能,蚁群算法,粒子群算等等。
蚁群算法应用实例详解
应用实例
• Matlab上进行仿真 以128×128 的灰度图为例，分别运用 Canny边缘检测算子、蚁群算法和混沌蚁群算法对图 像边缘进行提取。
应用实例
• 脑CT图
• Canny 算子：提取的边缘不够清 晰，而且很多干扰信息被误检； • 蚁群算法：边缘有部分丢失； • 混沌蚁群算法：提取的边缘相对 比较完整，细节处更加清晰。
The end!
Thank you!
混沌蚁群算法在图像边缘检测中的应用
目录
1
背景介绍 问题分析
2
3
方法步骤 应用实例
4
5
结论
背景介绍
边缘检测：采用某种算法来提取出图 像图像中对象与背景间的交界线。
检测的目的
① 辨别图像中物体结构、纹 理、形态的重要信息， ② 为图像后期处理和分析提 供了重要的参数指标， ③ 对后续进一步的特征描述、 匹配和识别等有着重大的影响。
• 混沌蚁群算法的边缘检测更加完整、无断点。 • 线条更加粗实、清晰。 • 细节部分能够较为准确地检测到。
• 但还是存在一定的问题，如肺叶中的超细小的部分无法 检测到，重叠部分区分不开等问题，有待于进一步的 研究。
混沌蚁群 算法
• 用改进的混沌蚁群 算法对图像进行边 缘检测能够快速、 清晰、准确地找到 图像边缘，证明了 其有效性。
边缘检测存在于目标与背景、目标与目标、区域与区域之间。
背景介绍
传统检测方法
Log边缘检测算子 Roberts边缘检测算子 Canny边缘检测算子
近年来，各种新的算 法和人工智能理论被引入 到数字图像处理领域。
小波变换和小波包的边缘检测法 遗传算法的边缘检测法
新型检测方法
基于数学形态学的边缘检测算法 模糊理论和神经网络的边缘检测法
蚁群算法及案例分析
蚁群算法原理
自然界中,蚁群的这种寻找路径的过程表现为一种正反馈的过程,与人工蚁群的寻 优算法极为一致。如我们把只具备了简单功能的工作单元视为”蚂蚁”,那么上述寻找 路径的过程可以用于解释人工蚁群的寻优过程。
人工蚁群具有一定的记忆 能力。它能够记忆已经访 问过的节点;另外,人工蚁 群在选择下一条路径的时 候并不是完全盲目的,而是 按一定的算法规律有意识 地寻找最短路径
优良的分布式并行计算机制
易于与其他方法相结合
蚁群算法的 特点
蚁群算法的特点及应用领域
由于蚁群算法对图的对称性以 及目标函数无特殊要求，因此 可以解决各种对称、非对称问 题，线性、非线性问题。 旅行商（TSP）问题 调度问题 图形着色 路径优化
蚁群算法的 应用领域
电力 通信 化工 交通 机器人 冶金 其他领域
自然界蚁群不具有记忆的 能力，它们的选路凭借外 激素，或者道路相似之处在于,两者优先选择的都 是含“外激素”浓度较大的路径; 两者的工作单元(蚂蚁)都 是通过在其所经过的路径上留下一定信息的方法进行间接的 信息传递。
蚁群算法计算步骤
140
160
180
200
Shortest_Length =1.5602e+04
蚁群算法的特点及应用领域
优点 不依赖于所求问题的具体数 学表达式描述，具有很强的 找到全局最优解的优化能力 正反馈、较强的鲁棒性、全 局性、普遍性 缺点 模型普适性不强，不能直接 应用于实际优化问题 局部搜索能力较弱，易出现 停滞和局部收敛、收敛速度 慢等问题 长时间花费在解的构造上， 导致搜索时间过长 算法最先基于离散问题，不 能直接解决连续优化问题
参 数
选 取
TSP算例分析
基于蚁群算法UML活动图的测试用例生成研究
了Ｕ ＭＬ系 统 测 试 的 主 要 途 径 １ ＭＬ活 动 图 中 ５ ｌ 。Ｕ 还 包 含活动状 态相 互转 发 的条件 和输 入输 出的 数 据ｌ ：这 些 条件 和 输入 输 ｆ “数据 对 生 成 的测 试 用 例 数量进 行 约束 ，防止 测试 用例 的丢失 。
从软 件开 发实践 过 程 中 ，软 件测 试 的作 用是 有效 地确 保软 件 的质量 ，提 高软 件 的可靠 性 ，确
保 系统 满足客 户 的需求 。而 软件 测试 的关 键 在 于
或 任务所 必 须执行 的活 动序 列 ，主要用 于 软件 系 统 建模 １ 活 动 图产 生 测试 场 景 ，可 以实 现黑 ７从
量较 大 ：
初 始 活动 ，Ｗ 表示 唯一 结束 活动 ；
（）Ｔ是 非空 的有 限转移 集 ； ２ （）Ｃ是有 限转 移条 件 ， ． ３ 对应 ｔ ， ； （）Ｄ是输 入输 出数据 ，ｄ对 应 ｔ ４ ， ；
（ ） Ｆ∈ （ ×Ｔ ×Ｃ ×Ｄ） Ｕ （ ×Ｃ ×Ｗ × ５ Ｗ Ｔ
测试 已经成 为软 件测试 的发展趋 势 和主流 。
Ｕ ＭＬ活动 图可 以描 述 系统 为 完 成 指 定 功 能
作 者 简 介 ： 霞 （９ ０ ）女 ， 苏 泰 兴 人 ， ： 师 工 ห้องสมุดไป่ตู้８ 一 ， 汀 ．程 １
食物过 程 的一种模 拟 ：蚂蚁 在 觅食过 程 中 ，在 它 们所经 过 的路径 上 留下浓度 与食 物源 质量 成 比例 的信 息素 （ｈｒｍ ｎ ） Ｐ ｅｏ ｏ ｅ ，并能感 知 信息 素 的存 在
以下 是 Ｕ ＭＬ活动 图的形式 化定 义 ：
基于蚁群算法的测试用例优先排序
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基于蚁群算法的测试用例集优化方法
基于蚁群算法的测试用例集优化方法任洪丽;张伟;梁家安【摘要】为了达到以尽可能少的测试用例满足测试需求的目的,提出了一种先对测试用例集进行完全划分,再利用蚁群算法对其优化的方法.首先根据测试需求间的相互关系,将最初的测试用例集划分成多个互不相交的子集,每个子集中的元素为等价测试用例;其次从各个子集中选取一个测试用例,组成一个新的集合,该集合已经摒弃了部分冗余测试用例;然后利用蚁群算法对测试用例集进行最优的简化;最后通过实例证明了该方法可以产生比原有的方法更优的测试用例集.【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2010(046)029【总页数】5页(P58-62)【关键词】测试用例;测试需求;蚁群算法;测试用例集【作者】任洪丽;张伟;梁家安【作者单位】江南大学,信息工程学院,江苏,无锡,214122;江南大学,信息工程学院,江苏,无锡,214122;江南大学,信息工程学院,江苏,无锡,214122【正文语种】中文【中图分类】TP311在进行软件测试之前，首先必须根据软件的需求分析、设计说明和编码等确定测试目标，即测试需求的集合，根据集合中的测试需求精心地构造测试用例。
这组测试用例的数量和质量将决定软件测试的成本和有效性[1]。
测试用例集优化的首要任务从测试用例集中移除多余的测试用例[2]。
传统的测试用例集优化方法是从测试用例集中选出相应的测试用例组成测试用例集，然后再依据具体的算法对其进行简化。
因此，传统的测试用例集简化方法存在一定的缺陷[3]。
其主要缺点在于它的优化效果取决于最初产生的测试用例集，会因最初选定的测试用例集的不同而不同，并且传统的优化方法没有考虑测试需求集中各个测试需求间的相互关系[4]，因此传统的方法不能从根本上优化测试用例集。
由于测试用例集优化问题属于完全的NP-完全性（NP-completeness）问题[5]，因此可以将测试用例集优化问题归属为组合优化的子问题，其目标是从组合问题的可行解集中求出最优解，且所求的解由服从问题相关约束的可用成分集合的一个子集来表示。
【CN110109822A】基于蚁群算法进行测试用例优先级排序的回归测试方法【专利】
(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910254057.7(22)申请日 2019.03.30(71)申请人 华南理工大学地址 510640 广东省广州市天河区五山路381号(72)发明人 钟竞辉 卢承宇 (74)专利代理机构 广州粤高专利商标代理有限公司 44102代理人 何淑珍 黄海波(51)Int.Cl.G06F 11/36(2006.01)G06N 3/00(2006.01)(54)发明名称基于蚁群算法进行测试用例优先级排序的回归测试方法(57)摘要本发明公开了一种基于蚁群算法进行测试用例优先级排序的回归测试方法，包括步骤：(1)把被测程序的测试套转化为图G，计算并实例化所有人工蚂蚁；(2)人工蚂蚁开始周游图G以构造问题的解，在每一次蚂蚁状态转移之前，人工蚂蚁计算所有候选节点的启发式信息，并挑选出下一个将要转移的目标节点；(3)当所有人工蚂蚁都完成构造解的工作之后，通过全局信息素更新规则将用以更新图G中所有边的信息素含量；(4)达到结束条件时得到排序后的测试套，否则返回步骤(2)；(5)将排序后的测试套作为测试用例依次对软件进行回归测试。
本发明运用蚁群算法搜索最优的测试用例执行顺序，从而最大化被测程序中语句的覆盖速率，提高回归测试的效率。
权利要求书4页 说明书10页 附图1页CN 110109822 A 2019.08.09C N 110109822A1.一种基于蚁群算法进行测试用例优先级排序的回归测试方法，其特征在于，包括步骤：(1)把一个包含n个测试用例、对应包含m条语句的被测程序的测试套转化为图G，计算第一条历史最优解并把其适应度作为图G的信息素起始浓度τ0，实例化所有人工蚂蚁；(2)人工蚂蚁开始周游图G以构造问题的解，在每一次蚂蚁状态转移之前，人工蚂蚁计算所有候选节点的启发式信息，并根据伪随机比例规则挑选出下一个将要转移的目标节点；在完成一次转移之后，局部信息素更新规则将作用于发生转移的边以降低其信息素含量；之后，蚂蚁判断是否覆盖所有语句，若否，则继续转移；若是，则停止周游，转至步骤(3)；(3)当所有人工蚂蚁都完成构造解的工作之后，基于排序的局部搜索方法应用于微调所有生成的解；这之后，所有解的适应度将被算出，并从中选出迭代最优解用以与历史最优解比较，并更新全局最优路径树；最后，通过全局信息素更新规则将用以更新图G中所有边的信息素含量；(4)如果算法达到结束条件则终止，得到排序后的测试套，否则返回步骤(2)；(5)将排序后的测试套作为测试用例依次对软件进行回归测试的检测，确保软件新功能和原有功能的正确性。