基于改進遺傳算法的測試用例生成技術(shù)研究.pdf

1、軟件測試是保證軟件質(zhì)量的重要手段。測試用例作為在測試中為特定目標開發(fā)的測試輸入、執(zhí)行條件和預期結(jié)果的集合，其自動生成技術(shù)是軟件測試的關(guān)鍵技術(shù)之一。近年來，雖然軟件測試自動化技術(shù)與方法有了很大的發(fā)展，但還遠沒有成熟，現(xiàn)有的測試用例自動生成技術(shù)無法滿足當前軟件測試的實際需要，因此研究測試用例自動生成技術(shù)對于測試技術(shù)的發(fā)展有著重要的意義。
　　 本文的主要工作是對應用于測試用例自動生成技術(shù)中的優(yōu)化算法進行研究，基于軟件測試的基本理論和

2、現(xiàn)有的測試用例生成方法，提出一種改進的混合遺傳優(yōu)化算法應用到測試用例生成技術(shù)中，改善現(xiàn)有遺傳算法產(chǎn)生測試用例時效率較低的缺陷。論文首先闡述了遺傳算法和模擬退火算法的理論基礎和特點，介紹了融合這兩種算法優(yōu)點的遺傳模擬退火算法的基本理論和特點，并對基于遺傳算法的測試用例自動生成系統(tǒng)中需要解決的關(guān)鍵技術(shù)進行了系統(tǒng)分析：如編碼問題、適應度函數(shù)的選取問題等。在這些理論分析基礎上，提出一種改進的自適應遺傳模擬退火算法，簡稱IAGSA算法：即對一種現(xiàn)

3、有的自適應遺傳算法中的交叉、變異算子進行改進，將模擬退火算法嵌入到遺傳算法中，并重新設計了退溫函數(shù)，實現(xiàn)高溫階段的退溫時間遠長于低溫階段的退溫時間以提高搜索效率。改進后的算法充分發(fā)揮遺傳算法的全局搜索和模擬退火算法的局部搜索優(yōu)勢。
　　 最后以三角形分類程序為例，通過MATLAB仿真，應用IAGSA算法為該程序的指定路徑生成測試用例，并將實驗結(jié)果與改進前算法所得結(jié)果進行比較。實驗結(jié)果表明：基于IAGSA算法的測試用例生成系統(tǒng)能夠