測試用例優(yōu)先排序技術(shù)旨在搜尋最優(yōu)測試用例執(zhí)行序列,以盡快實現(xiàn)測試目標,是一種關(guān)鍵的測試用例集優(yōu)化技術(shù)。大量基于搜索的優(yōu)化算法被用于發(fā)現(xiàn)測試用例的最優(yōu)執(zhí)行序列,但沒有一種算法能夠適用于所有的測試場景。超啟發(fā)式算法可以針對不同的場景動態(tài)選擇合適的優(yōu)化算法序列,具有較強的通用性,被用于測試用例優(yōu)先排序。該算法框架分為兩層,底層包括一組多目標優(yōu)化算法,頂層是一個學(xué)習(xí)代理策略,可以為不同的測試場景動態(tài)地評估和選擇合適的底層算法�，F(xiàn)有的學(xué)習(xí)代理使用層次分布(Hierarchical Distribution,HD)策略來評估當前算法的執(zhí)行結(jié)果,并基于當前和歷史評估結(jié)果為下一次迭代選擇合適的底層算法。HD策略依據(jù)當代和上一代個體之間的支配關(guān)系來評估底層算法的執(zhí)行結(jié)果,但無法區(qū)分同一非支配解集中的個體。通過分析,可以通過多種度量來進一步區(qū)分非支配個體,進而更加準確地評估底層算法的執(zhí)行結(jié)果和選擇最優(yōu)的算法調(diào)用序列。本課題進一步引入個體收斂能力的評估,采用Pareto Dominance(PD)和Convergence Information(CI)這兩種度量來評估底層算法執(zhí)行結(jié)果中個體的收斂能力,并提出...

【文章頁數(shù)】：67 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖２－１用于底層構(gòu)建的交叉操作??Ｆｉｇ．２－１?Ｃｒｏｓｓｏｖｅｒ?ｏｐｅｒａｔｏｒｓ?ｆｏｒ?ｌｏｗ?ｌｅｖｅｌ?ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ??

中。??—（］?１?１?ＨＩＭ?於丨．１“丨‘、４??＾?ｆＴＷＩ?八《?ＫＥＺＨＩｉ?“?丨？：麗八《?ｒｗ??（ａ）?ｓｉｎｇｌｅ－ｐｏｉｎｔ?ｃｒｏｓｓｏｖｅｒ?（ｂ）?ａｎｔｉ－ｓｉｎｇｌｅ－ｐｏｉｎｔ?ｃｒｏｓｓｏｖｅｒ??ｐ，?醱選０?ｓ＇?圈‘圈矚??（ｃ）?ｓｃａ....

圖２－２面向ＭｏＴＣＰ的超啟發(fā)式框架的頂層構(gòu)建??－－

?北京化＿丨：大學(xué)碩士學(xué)位論文???的測試用例執(zhí)行序列。交叉操作集包含了目前常用的六種交叉操作，如圖２－１所示。??單點交叉（ｓｉｎｇｌｅ－ｐｏｉｎｔ?ｃｒｏｓｓｏｖｅｒ）是最常用的交叉操作之一。它首先隨機選擇一??個切割點，并互換兩個測試序列在切割點之前的基因。在每個測試序列中....

圖２－３針對兩目標優(yōu)化問題的ＨＤ策略??Ｆｉｇ．２－３?ＨＤ?ｓｔｒａｔｅｇｙ?ｆｏｒ?ｔｗｏ?ｏｂｊｅｃｔｉｖｅ?ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ?ｐｒｏｂｌｅｍ??

??次集。同一個前沿層次上的個體是互不支配的，在較高的前沿層次上的個體支配在較??低的前沿層次上的個體。ＨＤ策略基于不同層次上的當代個體分布率來評估底層算法??的質(zhì)量。??ｆｉ?‘‘??＾?ｐｒｅｓｅｎｔ?ｉｎｄｉｖｉｄｕａｌｓ??Ｆｒｏｎｔ?Ｈ?〇?Ｌａｓｔ?ｉｎｄＭｄｕａｌｓ....

圖２－４面向ＭｏＴＣＰ的超啟發(fā)式框架的細節(jié)??Ｆｉｇ．２－４?Ｄｅｔａｉｌｓ?ｏｆ?ｔｈｅ?ｈｙｐｅｒ－ｈｅｕｒｉｓｔｉｃ?ｆｒａｍｅｗｏｒｋ?ｆｏｒ?ＭｏＴＣＰ??圖２－４顯示了面向ＭｏＴＣＰ的的超啟發(fā)式框架的細節(jié)

．．在每一代，學(xué)習(xí)代理都會為當前的底層算法計算一個ＨＤ值。然而，在整個迭代??過程中，隨著種群的不斷演化和收斂，越來越少的個體能支配其他個體，每個底層算??法的ＨＤ值也會不斷變小。因此，算法決策根據(jù)ＨＤ的歷史結(jié)果為下一代選擇合適的??底層算法。具體地說，在算法決策的過程中，使用平....

本文編號：3896769