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針對全連接拓撲結構的粒子群算法在生成測試數據過程中，存在收斂精度低，易陷入局部極值的問題，提出一種混合粒子群算法HPSO，并將其應用于測試數據自動生成。該算法在保證全局收斂性的前提下，對多樣性匱乏的種群，首先采用定長環形拓撲結構取代粒子群的全連接拓撲結構；其次，采用輪盤賭方法選擇候選解，更新粒子位置信息和速度信息；最后引入條件禁忌算法，對處于局部極值的粒子采取禁忌處理。通過實驗比較表明：與基本粒子群算法（ BPSO）相比，HPSO使種群多樣性得到大幅度提升；在測試數據生成性能上，HPSO的搜索成功率和路徑覆蓋率均優于遺傳算法與粒子群算法混合算法GA-PSO，而平均耗時與BPSO算法相當，性能表現優越。
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