SFLA算法是解决组合性优化问题的算法。它是基于集合类方法的启发式研究，这种SFLA初始化于一群虚拟集合青蛙，在池塘中跳跃，搜寻最优的食物地点。青蛙们可以被看作是具有思维的的主体。一种思维可以被看作是一个思想的集合或是文化的进化。每一种思维都是由一系列策略构成。在这种策略进化期间，青蛙的思维也在发生改变，导致了他们在面向目标时方位的改变，这种思维的变化或改变的发生，正是因为青蛙受到其他更好思想的影响。-SFLA algorithm to solve portfolio optimization

进化优化方法常被用于生成结构化测试用例。现有方法每次仅针对一个被测对象，生一个测试用例。要生成覆盖所有目标的测试用例集，需多次执行进化过程。本文基于集合进化优化方法，实现新的测试用例生成方法。实现的算法中，一个个体包含多个测试用例，因此，一次运行该算法能够生成满足测试需求的测试用例集。(Evolutionary optimization algorithms often used to generate structured test cases. When generating test ca