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1.
快速、高效地生成测试用例是软件测试的关键。遗传算法通过模拟生物进化中的自然选择和交配变异寻找问题的全局最优解,传统遗传算法容易导致早熟收敛。针对这一缺陷,提出一种改进的遗传算法,并将该算法应用于测试用例生成中。实验结果表明,该算法生成测试用例比传统遗传算法效果更好,是一种行之有效的方法。 相似文献
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针对基于时间感知的测试用例优先排序问题,提出了整数线性规划与遗传算法相结合的混合求解算法.首先,基于整数线性规划,选择待测程序实体的覆盖量最大且满足时间约束的测试用例集;然后,根据程序实体覆盖矩阵对个体进行编码,以程序实体覆盖速率作为适应度函数,利用遗传算法对测试用例集进行排序.选择5个经典的基准开源项目进行实验,以分支和方法作为程序实体,时间约束分别为25%和75%.实验结果表明,混合算法收敛速度快、稳定性好,优于传统整数线性规划方法.该算法有助于尽早发现软件缺陷,降低回归测试成本. 相似文献
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探讨遗传算法的基本准则及其在软件测试中的应用,在此基础上对遗传算法进行改进。针对基本遗传算法中选择算子、交叉算子、突变算子的不确定性,以及容易陷入局部最优解和停滞的问题,提出SO、SACO、SCAMO算法。对改进的遗传算法和基础遗传算法进行比较。实验结果表明,改进的遗传算法比基础遗传算法自动生成测试用例的时间更短、效率更优。 相似文献
5.
针对遗传算法在求解复杂优化问题时收敛速度慢,易陷入局部最优的不足,对标准遗传算法进行改进,将交叉概率和变异概率进行自适应调节,再结合移民策略,提出可自适应调节参数的改进遗传算法,应用该算法对装箱问题进行相应研究。 相似文献
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林亚娜 《唐山师范学院学报》2022,(3):72-78
提出一种基于改进遗传算法的测试用例自动生成工具,改进的遗传算法通过路径构建方法构建目标路径矩阵集合以及实际路径矩阵,通过对比目标路径矩阵与实际路径矩阵差异设计适应度函数,通过归一化处理得到适应度值,最后根据适应度值调节遗传算子,得到问题的最优解集合进而得到全部测试数据。工具通过可视化界面操作实现待测程序的自动插桩、自动生成覆盖全部路径的测试用例并代入程序进行测试,最后反馈生成测试结果。改进的算法能够提高算法收敛速度,降低早熟程度,在覆盖率及准确度相同的情况下,工具生成用例可以减少测试数据生成时间,达到节省测试成本、提高测试效率的效果。 相似文献
7.
针对遗传算法在求解复杂优化问题时收敛速度慢，易陷入局部最优的不足，对标准遗传算法进行改进，将交叉概率和变异概率进行自适应调节，再结合移民策略，提出可自适应调节参数的改进遗传算法，应用该算法对装箱问题进行相应研究。 相似文献
8.
针对标准遗传算法在解决优化问题中存在的问题,提出了改进标准遗传算法的退火遗传算法,并把该算法应用于一维最优切割问题上。通过与标准遗传算法求解一维切割问题的比较,验证了退火遗传算法的有效性。 相似文献
9.
测试用例自动生成是软件测试过程中的一个关键环节。为解决因集簇特性而导致PSO测试用例生成算法计算资源浪费的问题,提出了分簇竞争PSO测试用例生成算法（CTCC PSO）,采用“集簇度”指标对算法进行量化和分析,并通过实验证明新算法的有效性。CTCC PSO算法包括“集簇度量化”与“簇中用例竞争约简”两个重要过程,根据“集簇度”动态地驱动簇内测试用例进行竞争,从而有效地提升测试用例生成效率。实验结果表明,CTCC PSO算法在不失鲁棒性的前提下,与基本PSO测试用例生成算法相比,能够有效减少测试迭代规模,同时显著减少参与计算的测试用例总量。 相似文献
10.
集合覆盖问题的搜索算法有着广泛的应用.本文提出了一个有效求解集合覆盖问题的分散搜索算法,该算法根据集合覆盖问题的特点,以及参考集的产生方法和更新方法,并采用45个标准测试例子测试此算法,通过数值实验结果与遗传算法、基因文化算法的比较,结果表明了此算法是有效的. 相似文献