【摘 要】
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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
【机 构】
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兰州交通大学自动化与电气工程学院,甘肃省工业交通自动化工程技术研究中心
【基金项目】
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中国国家铁路集团有限公司科技研究开发计划项目(N2019G017),兰州市人才创新创业项目(2019-RC-107),甘肃省工业交通自动化工程技术研究中心2019年开放基金项目(GSITA201902)
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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
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