基于改進(jìn)PSO算法的測試用例自動生成方法研究.pdf

1、隨著信息化產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展，軟件工程技術(shù)已廣泛應(yīng)用于人們生活與生產(chǎn)的各個方面，自動化軟件測試已成為專家學(xué)者與研發(fā)公司探索如何保證測試有效性、降低研發(fā)成本的核心方法。測試用例(Test Case，簡稱TC)自動生成是解決軟件測試自動化問題的重要手段，本文針對傳統(tǒng)的基于粒子群算法（PSO）的測試用例生成方法進(jìn)行了研究、發(fā)展與優(yōu)化改進(jìn)，具體研究工作如下：
　?。?）將一種基于Huffman編碼的多路徑覆蓋測試方法與PSO算法進(jìn)行結(jié)合與改進(jìn)

2、，提出基于H-PSO的TC自動生成算法。通過分析待測程序內(nèi)部結(jié)構(gòu)與路徑測試TC的特點(diǎn)，以Huffman編碼方式將結(jié)構(gòu)化待測程序轉(zhuǎn)換為一顆二叉樹，從而將選定的目標(biāo)測試路徑編碼表示為二進(jìn)制串，再以PSO算法思想來生成多路徑覆蓋TC。通過實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析證明了該方法可有效減少計算量，是一種提高TC生成效率行之有效的手段，也說明PSO不失為一種可用于解決TC自動生成問題的高性能優(yōu)質(zhì)算法，同時表明該方法相對于原來的將以Huffman編碼表示目標(biāo)路徑與

3、遺傳算法結(jié)合的TC自動生成方法，具有更高的求解效率和更好的算法性能。
　?。?）提出一種約簡的自適應(yīng)混沌粒子群算法（Reduced Adaptive Chaos Particle Swarm Optimization algorithm，RACPSO）算法并應(yīng)用于TC自動生成，首先對粒子群標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)化方程進(jìn)行約簡，避免依靠速度更新位置耗時且難以把握的缺點(diǎn)，有效提高了算法收斂速度；同時，提出根據(jù)粒子適應(yīng)度值自適應(yīng)調(diào)節(jié)慣性權(quán)重取值的方案，