Sanjay Singla, Dharminder Kumar, H M Rai, Priti Singla
언어
영어(ENG)
URL
https://www.earticle.net/Article/A166984
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원문정보
초록
영어
This paper presents a technique that based on a combination of genetic algorithm (GA) and particle swarm optimization (PSO), and is thus called GPSCA (Genetic-Particle Swarm Combined Algorithm) which is used to generate automatic test data for data flow coverage with using dominance concept between two nodes. The performance of the proposed approach is analyzed on a number of programs having different size and complexity. Finally, the performance of GPSCA is compared to both GA and PSO for generation of automatic test cases to demonstrate its superiority.
목차
Abstract 1. Introduction 2. Background 2.1. The Control Flow Graph 2.2. Dominance Tree 2.3. Data Flow Analysis Technique 3. GA and PSO 3.1. Genetic Algorithms 3.2. Particle Swarm Optimization (PSO) 3.3. GPSCA 4. Fitness Function 5. Experimental Results 6. Conclusion and Future Work References
보안공학연구지원센터(IJAST) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJAST)]
설립연도
2006
분야
공학>컴퓨터학
소개
1. 보안공학에 대한 각종 조사 및 연구
2. 보안공학에 대한 응용기술 연구 및 발표
3. 보안공학에 관한 각종 학술 발표회 및 전시회 개최
4. 보안공학 기술의 상호 협조 및 정보교환
5. 보안공학에 관한 표준화 사업 및 규격의 제정
6. 보안공학에 관한 산학연 협동의 증진
7. 국제적 학술 교류 및 기술 협력
8. 보안공학에 관한 논문지 발간
9. 기타 본 회 목적 달성에 필요한 사업
간행물
간행물명
International Journal of Advanced Science and Technology
간기
월간
pISSN
2005-4238
수록기간
2008~2016
십진분류
KDC 505DDC 605
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