基于Memetic算法的軟件測試數(shù)據(jù)生成.pdf

1、隨著軟件的飛速發(fā)展，人們對軟件安全性的堪憂越來越深，軟件的缺陷會造成巨大的財產(chǎn)損失，甚至危害人身安全。鑒于此軟件測試已經(jīng)逐漸成為軟件工程賴以生存的重要保障。軟件測試的目的是增強軟件的可靠性，這是一項極其耗時的工作。在一個軟件工程中，軟件測試將花費近半的開發(fā)經(jīng)費。一般來說測試的主要目標是用有限的測試數(shù)據(jù)，盡可能多的發(fā)現(xiàn)軟件中潛在的錯誤。在這種情況下，測試用例的重要性是不可非議的，如何在減少所需測試數(shù)據(jù)量的同時增大路徑覆蓋率已經(jīng)成為高效測試

2、的關鍵。研究人員們在自動測試數(shù)據(jù)生成上提出了一系列的策略，然而這些策略都有一定的缺陷。一種新的軟件測試數(shù)據(jù)生成的方法是，利用程序執(zhí)行過程中產(chǎn)生的反饋信息，在可能的數(shù)據(jù)域搜尋最優(yōu)解，這時測試數(shù)據(jù)的生成被看作是最優(yōu)化問題，即利用啟發(fā)式搜索算法進行尋優(yōu)的問題。遺傳算法是目前應用頻率最高的搜索算法，它在測試數(shù)據(jù)生成領域中也取得了良好的效果。但是從性能來看，遺傳算法仍然有一定的局限性，在一些問題上會陷入困境。
　　本文引入Memetic算法

3、，并將Memetic算法應用到測試數(shù)據(jù)生成中。它在遺傳算法的基礎上加入了局部搜索能力，能有效抑制早熟現(xiàn)象的產(chǎn)生。本文主要對Memetic算法在測試數(shù)據(jù)生成中涉及的適應度函數(shù)和局部搜索機制進行設計。然后通過實驗結(jié)果分析Memetic算法的性能。本文將從兩方面分析算法的性能—迭代時間和收斂速度，迭代時間指算法一次運行所需的時間；收斂速度依賴算法一次執(zhí)行中需要的迭代次數(shù)，迭代次數(shù)越少，收斂速度越快。迭代時間代表著算法的執(zhí)行能力，收斂速度代表著

4、算法的搜索能力。
　　多路徑覆蓋的測試數(shù)據(jù)生成也是提高測試數(shù)據(jù)生成效率的一種可靠的途徑，它能夠利用路徑相似性，減少重復迭代所耗費的時間。本文利用Memetic算法來實現(xiàn)多路徑測試數(shù)據(jù)生成，研究它的具體設計方法并分析其性能。但是在多路徑測試數(shù)據(jù)生成中也暴露出Memetic算法的迭代時間較長的缺點，因此從平均迭代時間的角度考慮，本文引入粒子群算法（PSO）的思想對Memetic算法進行改進，PSO算法的局部性能有效增強Memetic算