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在合理利用已有测试数据形成优势初始种群的前提下采用遗传算法自动生成回归测试数据是软件测试研究的一个热点.本文通过在已有测试数据的基础上依据MC/DC准则演进增补部分用例提升MC/DC覆盖率.首先,通过记录每个已有测试数据覆盖的条件组合确定要增补用例的目标条件组合,其次,根据适应度函数从已有测试数据中筛选出部分数据作为初始种群,再次,根据已筛选的部分初始种群所覆盖的条件组合与目标条件组合确定遗传操作...
Ornstein-Uhlenbeck模型下DC养老金计划的最优投资策略
DC型养老基金计划 最优投资策略 Ornstein-Uhlenbeck过程 Hamilton-Jacobi-Bellman方程
2013/10/17
本文研究了Ornstein-Uhlenbeck模型下确定缴费型养老金计划(简称DC计划)的最优投资策略,其中以最大化DC计划参与者终端财富(退休时其账户金额)的CRRA效用为目标.假定投资者可投资于无风险资产和一种风险资产,风险资产的瞬时收益率由Ornstein-Uhlenbeck 过程驱动,该过程能反映市场所处的状态.利用随机控制理论,给出了相应的HJB方程与验证定理;并通过求解相应的HJB 方...
Sequential Convex Programming Methods for Solving Nonlinear Optimization Problems with DC constraints
Sequential convex programming DC constraint relaxation technique nonconvex optimization
2011/9/22
Abstract: This paper investigates the relation between sequential convex programming (SCP) as, e.g., defined in [24] and DC (difference of two convex functions) programming. We first present an SCP al...