基于遗传蚁群融合算法的测试用例最小化研究

为缩减测试用例规模及降低回归测试成本,提出一种基于遗传蚁群融合算法的测试用例最小化方法。采用遗传算法进行遗传算子操作,其结果作为蚁群算法的初始信息素分布。使用蚁群算法进行蚂蚁路径转移和信息素的更新,得到最优解。实验结果证明,该方法能有效减小测试用例集规模,缩短运行时间,提高最小化效率。

运输问题中最优调运方案的新检验法

提出一种运价矩阵算法,不仅可以一次性算出所有非基变量的检验数,而且在当前方案不是最优解时,不需重新从第一步开始计算,只需在前一次检验数矩阵的基础上稍加修改即可完成方案调整后的检验数的计算。

基于Memetic算法的仿真用例集约简技术

在芯片项目中,回归测试是一项重复进行的工作,需耗费大量资源,用例集的反复执行可确保设计的正确性,但会产生较大的测试运行代价。将遗传算法的特点与局部搜索策略的优点有机结合,对约简问题进行数学建模,设计了Memetic算法,对其中的全局策略和各算子、局部策略进行了改进,以功能覆盖率为衡量标准,在完全覆盖的情况下,Memetic算法较标准遗传算法的收敛速度更快,用例集更精简,并较大程度地降低了回归测试的运行代价。

基于患者风险的室内质量控制程序对急诊免疫检验项目室内质量控制成本的影响

目的使用具有批长度的Westgard西格玛规则为7个急诊免疫检验项目设计基于患者风险的统计质量控制(SQC)程序,评估其对各项目室内质量控制成本的影响。方法以遂宁市中心医院急诊检验科2022年7月至2022年12月血清降钙素原(PCT)、肌红蛋白(MYO)、肌酸激酶同工酶(CK-MB)、高敏肌钙蛋白I(hs-cTnI)、B型脑钠肽(BNP)、孕酮(PROG)、人绒毛膜促性腺激素(β-HCG)室内质控的累积在控变异系数(CV)作为各检测项目不精密度的估计值,实验室参加国家卫生健康委临床检验中心室间质量评价(EQA)活动中10个批号的百分差值绝对值的均值作为各检测项目偏倚(Bias)的估计值,并以EQA活动的评价标准作为各检测项目的允许总误差(TEa),计算各项目的西格玛度量值(σ),并采用具有批长度的Westgard西格玛规则为各项目设计合适的SQC程序,包括质控规则、质控结果个数(N)、批数(R)及批长度(M)。根据2022年各项目日平均工作量,分别计算各项目现用室内质控控制方案和应用SQC程序后质控品的使用量,以及用于质量控制的试剂使用量,评估SQC程序对室内质量控制成本的影响。结果MYO的σ=5.54,采用1_(3S)/22S/R_(4S)(N=2,R=1)规则,批长度为450个患者样本,结合每日平均工作量,可每21.6d进行1次质控;CK-MB、hs-cTnI、PCT、PROG和β-HCG的σ在4~5,采用1_(3S)/2_(2S)/R _(4S)/4_(1S)(N=4,R=1)规则,批长度为200个患者样本,结合每日平均工作量,各项目依次为每9.6、9.6、20.6、29.5d和23.2d进行1次质控;BNP的σ=3.83,采用1_(3S)/2_(2S)/R _(4S)/4_(1S)/6 X(N=6,R=1)规则,批长度为45个患者样本的SQC程序以及更高频次的室内质量控制活动,结合每日平均工作量,至少每7.3d应进行1次质控。与当前室内质量控制方案相比较,采用基于患者风险的SQC程序后,室内质控中质控品和试剂的年使用量可减少58.90%~95.34%。结论简单直观的“具有批长度的Westgard西格玛规则”可帮助实验室设计个性化的室内质量控制程序,在降低患者风险的同时,可降低实验室室内质量控制成本,建议各实验室积极应用该质量管理工具。

网络性能的分析与评估

结合作者工作实践,叙述了关于"网络性能分析与评估"问题的分析方法和途径以及各种测试方法的应用场合。在保证网络的稳定、通畅的同时,对日常网络建设提供了参考性的测试手段。