基于混沌和遗传算法的优化测试生成算法

摘要

基于组合电路测试生成的Hopfield神经网络模型，讨论分析了利用混沌神经网络的全局搜索能力进行测试生成的有效算法和基于遗传算法的自适应测试生成。基于混沌神经网络的算法利用混沌所表现出的遍历性与内随机性进行全局搜索：而遗传算法不同于传统的方法。它不需要故障传播、回退等过程，并具有并行计算的能力。计算机仿真结果表明了这两种测试生成算法的可行性与高效性。