基于簡化粒子群算法的測試數(shù)據(jù)自動生成方法研究.pdf

1、測試數(shù)據(jù)自動生成是提高軟件測試效率和軟件可靠性的關鍵技術，它能夠降低手工測試的高額成本，提高測試過程的可信賴度，改變測試人員全憑經驗設計測試數(shù)據(jù)的現(xiàn)狀。人們將各種啟發(fā)式搜索算法，尤其是人工智能搜索算法，作為解決測試數(shù)據(jù)自動生成問題的核心算法，并取得了一定的成果。
　　 目前，以基于遺傳算法的測試數(shù)據(jù)自動生成方法的研究居多，但遺傳算法涉及的參數(shù)較多，編碼解碼占用大量CPU時間，運行效率相對較低。模型相對簡單，需設置的參數(shù)相對較少的

2、粒子群算法為解決測試數(shù)據(jù)自動生成問題提供了新的思路。研究者們用實驗證明了粒子群算法生成測試數(shù)據(jù)的高效性，認為粒子群算法在此領域具有很好的應用前景。
　　 本文以提高搜索算法生成測試數(shù)據(jù)的效率和其應用于測試數(shù)據(jù)自動生成領域的實用性為目的，提出基于改進簡化粒子群算法(Simple Particle Swarm Optimization，sPSO)的測試數(shù)據(jù)自動生成方法。簡化粒子群算法的進化方程中去掉了粒子速度項，僅由粒子位置更新實現(xiàn)

3、進化過程。
　　 本文主要工作包括：(1)研究常用的測試數(shù)據(jù)自動生成方法，并對已應用于此領域的遺傳算法，模擬退火算法，粒子群算法的特點進行分析和比較，為后續(xù)研究工作做準備。(2)根據(jù)sPSO的特點，對慣性權重w進行初步研究，提出w取較小值的sPSO能大大提高對某些特定程序生成測試數(shù)據(jù)的效率；(3)提出為每個粒子設置隨機w的方法，以解決傳統(tǒng)w設置方式導致粒子對搜索域遍歷不均勻的問題。(4)解決sPSO為某些程序生成測試數(shù)據(jù)時，粒子