内有工具箱，代码，报告。
1、掌握 PSO 工具箱的常用命令。
2、利用 Matlab 实现粒子群算法求解函数优化问题。
3、分析算法中各种参数变化对计算结果的影响。
1、打印程序清单。
2、绘制每代个体适应度值变化图，记录算法的最优解。
3、分析惯性权重的变换对求解性能的影响。
4、简要回答思考题。
2021-12-26 16:43:20
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分析了软件测试中测试用例自动生成技术的发展现状和粒子群优化算法的基本原理及实现步骤,并详细研究了几种重要的改进的粒子群优化算法。在此基础上,改进了基本粒子群优化算法,提出了基于改进的粒子群优化算法的测试用例自动生成系统框架,并给出了基于改进的粒子群优化算法的测试用例自动生成算法。
最后,采用matlab语言编程实现了基于改进的粒子群优化算法的测试用例自动生成算法,用具体实例对其进行了实验,并对结果数据进行了分析。
本文提出的基于改进的粒子群优化算法的测试用例自动生成算法具有简单、易实现、设置参数少和收敛速度快等特点。
实验结果表明,使用本文提出的算法测试用例自动生成的效果明显优于遗传算法等测试用例自动生成算法。
本文提出的基于改进的粒子群优化算法的测试用例自动生成算法提高了测试用例自动生成的效率,但该算法只实现了数值类型的数据,而且还存在手动操作问题,这将是作者下一步的主要研究方向。
还有些内容自己去www.YiFanglunwen.com看看。大概就是这些，比较浅显易懂的。
2021-12-26 14:06:13
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