本文選題：軟件測試 + 遺傳算法　； 參考：《計算機科學(xué)》2017年03期

【摘要】：測試數(shù)據(jù)自動生成是軟件測試的基礎(chǔ),也是測試自動化技術(shù)實現(xiàn)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。為了提高測試自動化的效率,在結(jié)合測試數(shù)據(jù)自動生成模型的基礎(chǔ)上,提出一種傳統(tǒng)遺傳算法的改進算法。該算法使用了自適應(yīng)交叉算子和變異算子,并引入模擬退火機制對其進行改進。同時,該算法還對適應(yīng)度函數(shù)進行了合理的設(shè)計,以加速數(shù)據(jù)的優(yōu)化過程。通過三角形程序、折半查找和冒泡排序程序,與基本遺傳算法、自適應(yīng)遺傳算法進行了比較與分析,并且對改進算法做了性能分析。實驗結(jié)果表明了該算法的實用性以及在測試數(shù)據(jù)生成中的可行性和高效性。
[Abstract]:Automatic generation of test data is the foundation of software testing and the key link of test automation technology. In order to improve the efficiency of test automation, an improved algorithm of traditional genetic algorithm (GA) is proposed on the basis of automatic generation model of test data. The adaptive crossover operator and mutation operator are used in the algorithm, and the simulated annealing mechanism is introduced to improve the algorithm. At the same time, the fitness function is designed reasonably to speed up the process of data optimization. Compared with basic genetic algorithm (GA) and adaptive genetic algorithm (AGA), the improved algorithm is compared and analyzed by triangle program, half search program and bubbling sorting program, and the performance of the improved algorithm is analyzed. Experimental results show the practicability of the algorithm and its feasibility and efficiency in test data generation.
【作者單位】： 首都師范大學(xué)信息工程學(xué)院;成像技術(shù)北京市高精尖創(chuàng)新中心;北京航空航天大學(xué)計算機學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(31571563) 國家科技支撐計劃項目(2013BAH19F01) 國外訪學(xué)項目(067145301400) 北京市屬高等學(xué)校創(chuàng)新團隊建設(shè)與教師職業(yè)發(fā)展計劃項目 高可靠嵌入式系統(tǒng)技術(shù)北京市工程研究中心資助
【分類號】：TP311.53;TP18

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本文編號：1949265