8、软件测试与蛋白质相互作用预测中的算法应用

软件测试与蛋白质相互作用预测中的算法应用

在软件测试和生物信息学领域，算法的优化和应用对于提高效率和准确性至关重要。本文将探讨两种不同的算法应用，一是基于布谷鸟搜索和禁忌搜索的混合方法进行测试数据生成，二是使用角度调制差分进化（AMDE）算法选择基于基因本体（GO）的语义相似性度量来预测蛋白质 - 蛋白质相互作用（PPI）。

1. 基于布谷鸟和禁忌搜索的测试数据生成

为了实验研究该算法的效果，选择了经典的三角形问题。该问题接收三个输入作为三角形的边长，然后输出三角形的类型：等边三角形（所有边相等）、等腰三角形（任意两条边相等）或普通三角形（以上情况都不成立）。

1.1 算法参数设置

• M ：控制流图（CFG）中的节点总数，这里 M = 13。
• N ：当前输入测试用例的数量，N = 3。
• t ：禁忌寿命，t = 20，通过观察多个实验值并选择能更快得到解的值。
• e ：进化寿命，e = 1000。当程序预期的测试用例数量较少时（如三角形问题为 3），该值选择较大（>500）；当预期测试用例数量较多时，该值选择在 100 - 500 范围内。

1.2 测试用例生成步骤

1. 初始测试用例生成 ：使用 Levy 飞行随机生成初始测试用例集，如 I1(3,9,3)、I2(9,4,0) 和 I3(6,6,1)。初始禁忌列表 T