公开(公告)号：CN107729241B

公开(公告)日：2020-11-03

申请号：CN201710945540.0

申请日：2017-10-12

Applicant: 中国矿业大学

Inventor： 姚香娟 ,  巩敦卫 ,  王佩佩 ,  党向盈 ,  杨焱 ,  施智敏 ,  张功杰

IPC: G06F11/36 ,  G06N3/12

Abstract: 本发明公布了一种基于变异体分组的软件变异测试数据进化生成方法，目的是提高变异测试数据生成问题的效率。首先，基于变异体被杀死的可达性条件，将变异体分成若干组，使得每组包含相对较少的变异体，这样，就可以把杀死所有变异体的测试数据生成问题，转化为若干相对简单的子问题；然后，采用多种群进化算法对所建立的模型进行求解，每个子种群求解一个子优化问题；在求解的过程中，随着变异体不断被杀死，对整个优化问题逐步进行简化，进一步降低问题的求解难度。该方法可以降低变异测试数据生成问题的难度，提高变异测试的效率和可行性，因此，具有重要的理论意义和实用价值。

公开(公告)号：CN107729241A

公开(公告)日：2018-02-23

申请号：CN201710945540.0

申请日：2017-10-12

Applicant: 中国矿业大学

Inventor： 姚香娟 ,  巩敦卫 ,  王佩佩 ,  党向盈 ,  杨焱 ,  施智敏 ,  张功杰

IPC: G06F11/36 ,  G06N3/12

CPC classification number: G06F11/3684 ,  G06N3/126

Abstract: 本发明公布了一种基于变异体分组的软件变异测试数据进化生成方法，目的是提高变异测试数据生成问题的效率。首先，基于变异体被杀死的可达性条件，将变异体分成若干组，使得每组包含相对较少的变异体，这样，就可以把杀死所有变异体的测试数据生成问题，转化为若干相对简单的子问题；然后，采用多种群进化算法对所建立的模型进行求解，每个子种群求解一个子优化问题；在求解的过程中，随着变异体不断被杀死，对整个优化问题逐步进行简化，进一步降低问题的求解难度。该方法可以降低变异测试数据生成问题的难度，提高变异测试的效率和可行性，因此，具有重要的理论意义和实用价值。

公开(公告)号：CN110276655A

公开(公告)日：2019-09-24

申请号：CN201910375357.0

申请日：2019-05-07

Applicant: 中国矿业大学

Inventor： 姚香娟 ,  巩敦卫 ,  施智敏 ,  杨焱 ,  党向盈 ,  侯婷婷 ,  魏昌卿 ,  赵倩 ,  赵晴

IPC: G06Q30/06

Abstract: 本发明公布了基于匈牙利算法的众包平台新任务多目标推荐方法。众包平台运营的关键问题，是要高效地解决发布方提交的新任务。由于众包平台新任务在发布时可提供的信息有限，因此会发生用户选择的任务与用户能力不匹配等问题，因此需要相应的推荐方法向用户推荐合适的新任务。本发明首先给出评估用户完成新任务效率的方法，在此基础上建立了众包新任务推荐问题的数学模型，并利用匈牙利算法对模型进行求解。