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针对全连接拓扑结构的粒子群算法在生成测试数据过程中，存在收敛精度低，易陷入局部极值的问题，提出一种混合粒子群算法HPSO，并将其应用于测试数据自动生成。该算法在保证全局收敛性的前提下，对多样性匮乏的种群，首先采用定长环形拓扑结构取代粒子群的全连接拓扑结构；其次，采用轮盘赌方法选择候选解，更新粒子位置信息和速度信息；最后引入条件禁忌算法，对处于局部极值的粒子采取禁忌处理。通过实验比较表明：与基本粒子群算法（ BPSO）相比，HPSO使种群多样性得到大幅度提升；在测试数据生成性能上，HPSO的搜索成功率和路径覆盖率均优于遗传算法与粒子群算法混合算法GA-PSO，而平均耗时与BPSO算法相当，性能表现优越。
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