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基于改进遗传算法的移动机器人路径规划 被引量：44
1
作者 张毅 代恩灿 罗元 《计算机测量与控制》 2016年第1期313-316,共4页
针对传统遗传算法存在的搜索效率低、易于陷入局部最优解的问题,提出了一种改进的遗传算法;采用简单的一维编码替代复杂的二维编码,节约了存储空间;在遗传算子的设计中,重新定义了交叉算子和变异算子,避免了陷入局部最优;最后将最短路... 针对传统遗传算法存在的搜索效率低、易于陷入局部最优解的问题,提出了一种改进的遗传算法;采用简单的一维编码替代复杂的二维编码,节约了存储空间;在遗传算子的设计中,重新定义了交叉算子和变异算子,避免了陷入局部最优;最后将最短路径和免碰撞相结合作为适应度函数进行遗传优化;在种群的各项参数均相同的情况下,分别对改进遗传算法和传统遗传算法进行了100次实验;其中,改进遗传算法搜索到最优路径的次数为95次,最短路径长度为20.970 6,平均搜索用时217ms;传统遗传算法搜索到最优路径的次数为62次,最短路径长度为25.071 1,平均搜索用时345ms;实验结果表明,相比于传统遗传算法,改进遗传算法搜索效率更高且能获得更好的解。 展开更多
关键词 遗传算法 移动机器人 路径规划 交叉算子 变异算子
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求解k条最优路径问题的遗传算法 被引量：29
2
作者 马炫 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2006年第12期100-101,113,共3页
文章提出的任意两点间k条最优路径问题的遗传算法,采用节点的自然路径作为染色体编码,根据路径节点的连接实施染色体的交叉操作,将节点路径块作为染色体的变异基因块实施变异操作。算法结构简明,收敛速度快,可应用于求解大规模网络中的... 文章提出的任意两点间k条最优路径问题的遗传算法,采用节点的自然路径作为染色体编码,根据路径节点的连接实施染色体的交叉操作,将节点路径块作为染色体的变异基因块实施变异操作。算法结构简明,收敛速度快,可应用于求解大规模网络中的多条最优路径问题。 展开更多
关键词 遗传算法 最短路径 k条最优路径 基因块变异
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面向机器人路径规划的改进粒子群算法 被引量：22
3
作者 封建湖 张婷宇 +1 位作者 封硕 郑宝娟 《机械设计与制造》 北大核心 2021年第9期291-294,298,共5页
针对复杂地图环境下的机器人路径规划问题提出一种聚类融合交叉粒子群算法,以避免传统粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)容易陷入早熟且搜索精度差的问题。首先,根据粒子的适应度值对粒子进行k均值聚类,使较多的良性群体极... 针对复杂地图环境下的机器人路径规划问题提出一种聚类融合交叉粒子群算法,以避免传统粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)容易陷入早熟且搜索精度差的问题。首先,根据粒子的适应度值对粒子进行k均值聚类,使较多的良性群体极值位置得到保存,从而增强粒子的探索能力;其次,用交叉、变异算子增加粒子多样性,避免在迭代前期粒子陷入早熟导致算法停滞;然后,采用自适应粒子群参数设置,减少粒子走入局部最优概率。最后,对比不同复杂度的地图算例结果发现,改进后的算法最终在安全避开障碍物的同时,具有搜索精度高、稳定性好且路径更优的效果,在路径规划上具有一定的实用价值。 展开更多
关键词 路径规划 聚类分析 交叉变异算子 粒子群算法 栅格地图
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基于改进粒子群优化算法的移动机器人路径规划 被引量：20
4
作者 王娟 吴宪祥 郭宝龙 《计算机工程与应用》 CSCD 2012年第15期240-244,共5页
为了实现微型足球机器人的平滑最优路径规划,提出了一种结合Ferguson样条路径描述和改进粒子群优化算法的路径规划方法。利用Ferguson样条描述移动机器人路径,将路径规划问题转化为三次样条曲线的参数优化问题,借助改进的具有速度变异... 为了实现微型足球机器人的平滑最优路径规划,提出了一种结合Ferguson样条路径描述和改进粒子群优化算法的路径规划方法。利用Ferguson样条描述移动机器人路径,将路径规划问题转化为三次样条曲线的参数优化问题,借助改进的具有速度变异的粒子群算法进行路径优化。仿真实验表明,算法可以有效进行障碍环境下机器人的无碰撞路径规划,改进的粒子群算法进行路径优化迭代80次左右即可收敛,规划路径平滑、合理,有一定的实用价值。 展开更多
关键词 路径规划 粒子群算法 速度变异 Ferguson样条
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基于改进PSO的四轮移动机器人全局路径规划 被引量：15
5
作者 罗阳阳 彭晓燕 《计算机仿真》 北大核心 2020年第7期373-379,共7页
针对粒子群优化(PSO)算法在全局路径规划时存在收敛速度快但容易陷入局部最优的问题,提出了一种改进的PSO算法。利用随迭代次数递变的突变算子更新粒子的位置,在迭代初期,在小范围突变搜索更新粒子的位置,使得算法快速收敛。在迭代后期... 针对粒子群优化(PSO)算法在全局路径规划时存在收敛速度快但容易陷入局部最优的问题,提出了一种改进的PSO算法。利用随迭代次数递变的突变算子更新粒子的位置,在迭代初期,在小范围突变搜索更新粒子的位置,使得算法快速收敛。在迭代后期,在全局范围突变搜索更新粒子的位置,挣脱局部最优,寻找全局最优。并且将移动机器人运动学约束考虑到粒子位置更新中,使得机器人能够保证一定的速度跟踪所有规划的路径点。对比了改进前后的PSO算法在全局路径规划上的性能表现,结果表明改进的PSO算法在全局搜索能力和算法收敛速度上都优于改进前的算法。最后,将改进的PSO算法应用于一款移动机器人D1,通过实验证明了算法的有效性。 展开更多
关键词 移动机器人 路径规划 粒子群算法 突变搜索 机器人运动学
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改进粒子群算法的移动机器人路径规划 被引量：13
6
作者 韩仪洒 张莉 +3 位作者 谭海燕 薛旭璐 郭瑞鸿 郭倩 《西安工程大学学报》 CAS 2019年第5期517-523,共7页
粒子群算法是智能机器人自主路径规划中的高效方法,但粒子群算法在搜索后期,粒子群种群多样性下降,导致粒子陷入局部极值。针对该问题,提出一种变异操作方法,使群体中的粒子在保留大部分以往搜索经验的前提下进行变异,增加种群多样性,... 粒子群算法是智能机器人自主路径规划中的高效方法,但粒子群算法在搜索后期,粒子群种群多样性下降,导致粒子陷入局部极值。针对该问题,提出一种变异操作方法,使群体中的粒子在保留大部分以往搜索经验的前提下进行变异,增加种群多样性,使粒子有效脱离局部极值。建立路径点冗余筛选算法去除冗余路径点,使路径更平滑且更短。仿真实验结果显示,改进后的算法使粒子更容易脱离局部极值,有贡献的迭代次数更多,迭代效率明显改善。同时,经过冗余路径点筛选后,所规划路径更优更平滑,验证了该算法的有效性。 展开更多
关键词 路径规划 粒子群优化算法 变异方法 种群多样性 筛选算法
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一种改进的机器人路径优化算法 被引量：13
7
作者 闫雪超 童东兵 陈巧玉 《传感器与微系统》 CSCD 2020年第2期109-112,共4页
针对遗传算法(GA)的早熟收敛和随机变异导致不可行路径的问题,提出一种用于机器人路径规划的改进遗传算法。采用一种新的变异算子,根据总体适应度调整突变节点,保证突变产生可行路径,从而提高种群多样性,避免过早收敛。首先,采用栅格法... 针对遗传算法(GA)的早熟收敛和随机变异导致不可行路径的问题,提出一种用于机器人路径规划的改进遗传算法。采用一种新的变异算子,根据总体适应度调整突变节点,保证突变产生可行路径,从而提高种群多样性,避免过早收敛。首先,采用栅格法建立机器人路径规划模型。其次,优化初始种群,得到不包含与障碍物相交的初始种群。最后,在适应度函数中引入惩罚函数系数,对不可行路径给予高惩罚,确保算法工作在可行路径。仿真结果表明:所提算法不仅优于传统遗传算法,还优于某些改进的遗传算法。并且可以在静态、动态环境下实现全局和局部路径规划,得到机器人最优或次优路径。 展开更多
关键词 路径规划 栅格法 变异算子 改进遗传算法
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基于改进遗传算法的舰船路径规划 被引量：10
8
作者 唐琳 蔡德荣 黄猛 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2009年第6期1452-1454,1457,共4页
遗传算法在解决非线性问题上具有良好的适用性,但是也存在着收敛性慢和局部最优解的缺陷,并且在实际应用中缺乏特定知识的利用。针对舰船路径规划的特点,对标准遗传算法进行了改进和优化,采用基于坐标的一维编码方式,设计了插入算子、... 遗传算法在解决非线性问题上具有良好的适用性,但是也存在着收敛性慢和局部最优解的缺陷,并且在实际应用中缺乏特定知识的利用。针对舰船路径规划的特点,对标准遗传算法进行了改进和优化,采用基于坐标的一维编码方式,设计了插入算子、删除算子、平滑算子和扰动算子,提高了进化效率。计算机仿真结果表明,该算法在收敛速度和输出全局最优解的概率相对于标准遗传算法都有了显著提高。 展开更多
关键词 遗传算法 路径规划 编码 交叉算子 变异算子
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基于改进差分进化算法的多无人机航迹规划 被引量：11
9
作者 徐瑞莲 周新志 宁芊 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2020年第1期169-173,179,共6页
针对已知三维环境下的多无人机动态路径规划问题,在多无人机协同方面基于参考路径长度以及威胁距离进行任务点规划,并根据实际环境设定了约束函数和适应度函数。在航迹规划算法方面则采用改进差分进化算法,将种群基于种群个体的适应度... 针对已知三维环境下的多无人机动态路径规划问题,在多无人机协同方面基于参考路径长度以及威胁距离进行任务点规划,并根据实际环境设定了约束函数和适应度函数。在航迹规划算法方面则采用改进差分进化算法,将种群基于种群个体的适应度均分为两个子种群,选择不同的变异策略。仿真验证结果显示,改进差分进化算法得到的规划路径在路径长度、适应度值优于传统差分进化算法,可以生成路径更短且适应度值更优的航迹。 展开更多
关键词 多无人机协同 航迹规划 差分进化算法 变异策略
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基于改进遗传算法路径规划问题的研究 被引量：10
10
作者 周加全 《微型电脑应用》 2021年第11期1-3,8,共4页
由于传统的遗传算法存在局部寻优精度不高,搜索时间较长,且容易存在局部最优的问题,在路径规划及其他方面的应用不是很广泛,因此提出了一种新的改进型的遗传算法,即在遗传算法的基础上加入模拟退火算法。该算法可以对交叉变异算子进行改... 由于传统的遗传算法存在局部寻优精度不高,搜索时间较长,且容易存在局部最优的问题,在路径规划及其他方面的应用不是很广泛,因此提出了一种新的改进型的遗传算法,即在遗传算法的基础上加入模拟退火算法。该算法可以对交叉变异算子进行改进,使得该算法能够有效地避免陷入局部最优问题,搜索能力更强,同时根据模拟退火的算法得到新的种群,具有更强的自适应性,全局寻优能力更强,通过对改进遗传算法进行仿真研究的实验结果表明了该算法具有相对较好的优越性及可行性。 展开更多
关键词 改进遗传算法 路径规划 模拟退火算法 变异算子
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和声搜索算法在求解最短路径问题中的应用 被引量：9
11
作者 高立群 依玉峰 +1 位作者 郑平 程伟 《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第6期769-772,共4页
提出了一种改进的全局和声搜索算法来解决最短路径问题.首先,定义了动态基因突变率,并引入到和声搜索算法中,有效地阻止了算法陷入局部最优解.其次,应用动态优先值编码方案,根据和声向量中变量对应节点的优先值来构造路径,通过迭代更新... 提出了一种改进的全局和声搜索算法来解决最短路径问题.首先,定义了动态基因突变率,并引入到和声搜索算法中,有效地阻止了算法陷入局部最优解.其次,应用动态优先值编码方案,根据和声向量中变量对应节点的优先值来构造路径,通过迭代更新和声记忆库,并最终获得最短路径.对由20~100个节点构成的网络拓扑进行仿真实验,应用三种性能指标来比较所提算法与粒子群算法和原始和声搜索算法在解决最短路径方面的性能.实验结果表明,本文算法优于另两种最短路径搜索算法. 展开更多
关键词 和声搜索算法 最短路径 基因突变 优先值编码 网络拓扑
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一种基于改进遗传算法的机器人路径规划方法 被引量：8
12
作者 谭宝成 廉春原 +1 位作者 徐艾 张海刚 《西安工业大学学报》 CAS 2008年第5期456-459,470,共5页
在应用遗传算法进行机器人路径规划时,为了解决传统遗传算法"早熟收敛"和"收敛速度慢"的问题,设计了一种用于路径规划的改进遗传算法.该算法根据规划问题的具体要求,对染色体编码,种群初始化等操作进行了改进,编码... 在应用遗传算法进行机器人路径规划时,为了解决传统遗传算法"早熟收敛"和"收敛速度慢"的问题,设计了一种用于路径规划的改进遗传算法.该算法根据规划问题的具体要求,对染色体编码,种群初始化等操作进行了改进,编码采用二维浮点数变长度的编码方式,种群初始化采用知识启发的策略,以加快收敛速度.在控制参数设定方面引入自适应调整控制参数.采用MATLAB软件进行仿真,将改进算法与标准算法进行对比,结果得出改进算法缩短了路径长度和运行时间.证明了本算法的正确性和高效性. 展开更多
关键词 机器人 路径规划 遗传算法 编码 种群初始化 自适应参数调整
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基于改进遗传算法的移动机器人路径规划 被引量：9
13
作者 陈亮 陈君若 《软件导刊》 2019年第4期24-27,共4页
经典遗传算法的缺陷在于搜索耗时较长,容易出现局部最优解。为解决该问题,引进适应度函数,并在设计遗传算子时,重新定义适应度函数。为尽量规避出现局部最优解,在不改变种群参数的条件下,通过新算法得到最短路径为31,搜索耗时均值为20.6... 经典遗传算法的缺陷在于搜索耗时较长,容易出现局部最优解。为解决该问题,引进适应度函数,并在设计遗传算子时,重新定义适应度函数。为尽量规避出现局部最优解,在不改变种群参数的条件下,通过新算法得到最短路径为31,搜索耗时均值为20.667m/s;与之对比,经典遗传算法两项数据分别是37和24.667m/s。因此,新算法可在更短时间内给出更佳解。 展开更多
关键词 遗传算法 移动机器人 路径规划 交叉算子 变异算子
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二进制粒子群算法在路径规划中的应用 被引量：8
14
作者 李淑红 张巧荣 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2009年第21期4953-4955,5009,共4页
全局路径规划是智能机器人的一个重要研究领域,将二进制粒子群算法应用于路径规划是一种新的尝试。提出一种机器人路径全局路径规划方法,介绍了利用改进的二进制粒子群算法进行路径规划的详细实现过程。机器人工作空间中的障碍物表示为... 全局路径规划是智能机器人的一个重要研究领域,将二进制粒子群算法应用于路径规划是一种新的尝试。提出一种机器人路径全局路径规划方法,介绍了利用改进的二进制粒子群算法进行路径规划的详细实现过程。机器人工作空间中的障碍物表示为多边形,对多边形顶点进行编号。利用二进制粒子群算法进行路径规划,粒子的长度定义为工作环境中障碍物顶点的个数,每一位为0或1表示路径是否经过该顶点。为了克服传统的二进制粒子群算法的早熟收敛问题,在改进的算法中采用了双重编码结构,并引入变异操作。最后给出仿真结果证明该方法的正确性和有效性。 展开更多
关键词 二进制粒子群算法 群智能 路径规划 机器人 变异
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用改进变异粒子算法实现突发威胁下的无人机航迹规划 被引量：7
15
作者 刘月 魏瑞轩 +1 位作者 刘敏 周炜 《电光与控制》 北大核心 2010年第1期22-25,47,共5页
针对无人飞行器航迹规划问题,提出一种改进变异粒子群算法及航迹节点拓展法,有效解决了突发威胁下的航迹规划问题,并进行仿真验证。通过引入维量化活性度解决了粒子群算法搜索后期速度下降问题,通过相对坐标转换避免了采用一元多项式函... 针对无人飞行器航迹规划问题,提出一种改进变异粒子群算法及航迹节点拓展法,有效解决了突发威胁下的航迹规划问题,并进行仿真验证。通过引入维量化活性度解决了粒子群算法搜索后期速度下降问题,通过相对坐标转换避免了采用一元多项式函数作为水平航迹丢失部分解的情况。仿真表明,利用改进的变异粒子群算法能够有效地提高搜索速度和精度,适用于突发威胁下的航迹规划问题。 展开更多
关键词 无人飞行器 航迹规划 变异 粒子群算法 突发威胁
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基于CMPSO算法的无人机复杂三维路径规划 被引量：1
16
作者 甯洋 郑波 +1 位作者 龙足腾 罗金超 《电光与控制》 CSCD 北大核心 2024年第4期35-42,共8页
为了增强粒子群优化(PSO)算法跳出局部最优的能力,以及提高PSO算法在解决复杂实际工程问题的寻优性能,提升PSO算法在路径规划问题中的优化效果,提出了一种融合压缩策略和变异策略的粒子群(CMPSO)算法。在压缩策略基础上,设计了全新变异... 为了增强粒子群优化(PSO)算法跳出局部最优的能力,以及提高PSO算法在解决复杂实际工程问题的寻优性能,提升PSO算法在路径规划问题中的优化效果,提出了一种融合压缩策略和变异策略的粒子群(CMPSO)算法。在压缩策略基础上,设计了全新变异策略,二者的融合有效实现了粒子的自适应调节、增强了种群的多样性,提高了算法跳出局部最优的概率。经过CEC2017部分测试函数的验证,证明了CMPSO算法优秀的寻优能力。最后综合考虑多种约束条件,将CMPSO算法应用于无人机复杂路径规划,与其他改进PSO算法比较,CMPSO算法能够获得更短的路径航程,且耗时更少,代价更小。表明该算法能为无人机复杂路径规划提供有力技术支撑。 展开更多
关键词 无人机 路径规划 粒子群算法 压缩策略 变异策略
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基于AM-PSO-BP神经网络的打印路径规划
17
作者 李冰 《模具技术》 2024年第1期33-41,共9页
为提高弧焊焊接效果,提出一种基于AM-PSO-BP神经网络的弧焊打印路径规划方法。方法采用基于自适应方差的自适应变异操作(AM)消除粒子群优化算法(PSO)后期迭代效率低的问题,然后利用AM-PSO算法优化BP(back propagation)神经网络的权重和... 为提高弧焊焊接效果,提出一种基于AM-PSO-BP神经网络的弧焊打印路径规划方法。方法采用基于自适应方差的自适应变异操作(AM)消除粒子群优化算法(PSO)后期迭代效率低的问题,然后利用AM-PSO算法优化BP(back propagation)神经网络的权重和阈值,实现BP神经网络参数的优化;最后将AM-PSO-BP神经网络算法对弧焊打印工艺参数进行预测,获取更准确的弧焊打印工艺参数。仿真结果表明:所提方法可精确预测弧焊打印工艺参数,在该工艺参数下,弧焊打印的六边形柱体、圆柱体、正方体预测值与实测值相差较小,且在误差允许范围内,具有较高的准确性。以上方法可为精确弧焊打印提供依据。 展开更多
关键词 弧焊打印 路径规划 PSO算法 自适应变异 BP神经网络
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基于改进遗传算法的酒店配送机器人路径规划仿真研究
18
作者 戚英杰 李建荣 李雪林 《江苏建筑职业技术学院学报》 2024年第1期64-68,共5页
针对传统遗传算法初始种群质量不高、种群多样性不足和路径长度不理想的问题,提出了改进遗传算法。通过基于引力场模型生成初始路径,提高初始种群质量;在适应度函数中增加了惩罚因子和激励因子,提升种群质量筛选;引入差分进化算法对种... 针对传统遗传算法初始种群质量不高、种群多样性不足和路径长度不理想的问题,提出了改进遗传算法。通过基于引力场模型生成初始路径,提高初始种群质量;在适应度函数中增加了惩罚因子和激励因子,提升种群质量筛选;引入差分进化算法对种群个体之间的差异进行向量化操作,以突变概率控制种群突变数量,优化种群多样性,从而更好更快地得到全局最优解。采用改进遗传算法、传统遗传算法和蚁群算法对不同栅格地图路径规划进行仿真实验,结果表明:改进遗传算法在处理此类路径规划问题时可以快速找到最优路径,在复杂度较高的M3地图环境下相较于传统遗传算法和蚁群算法最优路径分别缩短了17.39%和7.9%。 展开更多
关键词 改进遗传算法 差分进化算法 路径规划 种群初始化 适应度函数 突变算子
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基于改进遗传算法的面向路径测试数据生成 被引量：6
19
作者 王林 尤枫 赵瑞莲 《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第4期158-161,共4页
在遗传算法中,面向路径测试数据自动生成存在迭代次数多、效率低的问题。为此,提出一种改进型的遗传算法。通过分析被测源程序得到其结构信息,并利用该结构信息,控制遗传算法中交叉、变异操作发生的位置及范围,提高遗传操作的精确性和... 在遗传算法中,面向路径测试数据自动生成存在迭代次数多、效率低的问题。为此,提出一种改进型的遗传算法。通过分析被测源程序得到其结构信息,并利用该结构信息,控制遗传算法中交叉、变异操作发生的位置及范围,提高遗传操作的精确性和目的性。实验结果表明,与传统遗传算法相比,该算法具有更快的收敛速度,测试数据生成效率更高。 展开更多
关键词 遗传算法 面向路径 测试数据生成 程序结构信息 分支表达式 交叉 变异
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测试数据生成中遗传算法的改进 被引量：5
20
作者 冯俊池 于磊 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第10期2008-2014,共7页
为了提高测试数据自动生成的效率,提出基于改进遗传算法的多路径测试数据生成方法.首先将定向变异算子引入遗传算法,根据当前最优解产生变异个体,使变异向有利的方向进行,在保持种群多样性的同时提高局部搜索能力;然后综合考虑执行路径... 为了提高测试数据自动生成的效率,提出基于改进遗传算法的多路径测试数据生成方法.首先将定向变异算子引入遗传算法,根据当前最优解产生变异个体,使变异向有利的方向进行,在保持种群多样性的同时提高局部搜索能力;然后综合考虑执行路径与目标路径间的路径相似程度以及谓词分支距离,设计了个体适应度评价函数,以有效地区分个体的优劣程度.针对基准程序进行实验,验证了该方法相对于传统方法的优越性. 展开更多
关键词 测试数据生成 多路径 遗传算法 定向变异
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