本文關(guān)鍵詞：基于模式組合的粒子群優(yōu)化測(cè)試用例生成方法

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【摘要】：適應(yīng)度函數(shù)的設(shè)計(jì)在基于搜索的測(cè)試用例生成技術(shù)中占據(jù)重要的位置,然而在某些特殊的程序中,如存在嵌套、非結(jié)構(gòu)性跳轉(zhuǎn)或因return,break等語(yǔ)句跳出循環(huán)的程序,已有的適應(yīng)度函數(shù)無(wú)法評(píng)價(jià)到所有的分支.目前的方法是修改程序的源代碼,以使每個(gè)分支得到評(píng)價(jià).但修改源代碼不但可能影響程序的原有結(jié)構(gòu)、引入錯(cuò)誤,而且很難實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化.針對(duì)這一問(wèn)題,提出一種基于模式組合的粒子群優(yōu)化測(cè)試用例生成方法.首先,將分支條件定義為"模式",即,一類(lèi)具有相同特征且能提高適應(yīng)度值的個(gè)體集合,并改變其分支函數(shù)的插樁方式,可解決分支條件不完全評(píng)價(jià)的問(wèn)題;然后,設(shè)計(jì)一種新的交叉算子,尋找到所有使模式的分支函數(shù)值最小的個(gè)體,將這些個(gè)體中含有模式的部分通過(guò)交叉算子組合到一個(gè)個(gè)體上,既可防止模式在進(jìn)化過(guò)程中被破壞,又可因多種模式的組合而提高個(gè)體的適應(yīng)度值;最后,使用局部搜索策略對(duì)種群中的最優(yōu)個(gè)體進(jìn)行搜索,提高粒子群優(yōu)化算法的局部搜索精度,進(jìn)一步提高測(cè)試用例生成效率.為了評(píng)價(jià)該方法的有效性,基于一組基準(zhǔn)程序和開(kāi)源程序進(jìn)行實(shí)驗(yàn).實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:對(duì)于含有模式的程序,該測(cè)試用例生成方法與已有方法相比,在覆蓋率和平均進(jìn)化代數(shù)上均有明顯優(yōu)勢(shì).
【作者單位】： 中國(guó)礦業(yè)大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;廣西可信軟件重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(桂林電子科技大學(xué));計(jì)算機(jī)軟件新技術(shù)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(南京大學(xué));
【關(guān)鍵詞】： 測(cè)試用例生成 粒子群優(yōu)化算法 交叉算子 局部搜索策略
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61502497) 廣西可信軟件重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室研究課題(kx201530) 南京大學(xué)計(jì)算機(jī)軟件新技術(shù)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室基金(KFKT2014B19)~~
【分類(lèi)號(hào)】：TP18
【正文快照】： Test Case Generation Based on Combination of Schema Using Particle Swarm OptimizationJIANG Shu-Juan1,2,WANG Ling-Sai1,XUE Meng1,ZHANG Yan-Mei1,3,YU Qiao1,YAO Hui-Ran11(School of Computer Science and Technology,China University of Mining and Technology,Xu

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