电路测试生成的一种并行处理方法

基于消息传递的多指令流多数据流多机并行系统，提出一种组合电路测试图形生成的新的并行处理方法。该方法首先定义基本门电路的特征函数，通过特征函数的迭加，得到与被测电路对应的一约束网络的特征函数ＣＡＴＰＧ，用遗传算法计算ＣＡＴＰＧ的零点获得故障的测试。     

基于神经网络的组合电路测试生成算法

介绍了一种基于神经网络的组合电路测试生成算法。该算法不同于传统的方法是它既不需要回退也不需要故障传播的过程。利用Hopfield神经网络模型将组合电路表示成双向的神经网络，通过故障注入，建立被测电路的约束网络，并构造网络的能量函数，将组合电路的测试矢量对应于神经网络能量函数的最小值点，从而运用遗传算法求解能量函数的最小值点来求得测试矢量。在一些基准电路上的实验结果表明本算法具有较高的故障覆盖率和较短的测试时间。     

面向时滞测试生成的改进遗传算法

在提出的无冒险的时滞测试能量函数的基础上,对传统的遗传算法进行了改进,即在搜索中根据进化程度对群体尺寸进行调整来加速收敛,用于时滞测试生成。实验证明该方法是一种较有发展前途的算法。     

组合电路的主值、主值故障及其测试生成

对组合电路连线上的信号值提出用主值Z和辅值F表示,并提出用主值故障和辅值故障表示组合电路中的固定型故障模型.文中阐述了对主值故障进行测试生成的原理方法.该方法使各类基本门电路具有统一形式的功能描述,适用于由多种类型基本门电路构成的组合电路.     

一个基于神经网络的测试生成系统

介绍了一个基于组合电路的Hopfield神经网络模型的测试生成系统,系统中运用概率松驰搜索算法求解给定故障的测试矢量。实验结果表明了该系统的可行性。     

组合电路伪穷举测试的一种生成算法

提出一种基于电路结构的伪穷举测试生成算法,通过对待测电路的逐步二块划分和对各个子电路的穷举测试,形成待测电路的伪穷举测试集.本算法从实际应用出发,基于电路结构进行选优划分,算法简单,运行速度快.通过这一算法,伪穷举测试能够实现机器自动生成,并充分发挥了伪穷举测试的各项优点,因此具有一定的实用价值.     

基于伪并行遗传算法的路径测试数据自动生成

路径测试数据自动生成是结构测试中的关键问题,也是当前软件测试研究中的热点问题.为了探讨伪并行遗传算法用于路径测试数据生成的可行性及其效果,首先归纳了基于演化算法的路径测试数据自动生成方法的基本思想和流程,然后在MATLAB7.1上实现了一个基于粗粒度模型和基于适应度选择迁移个体的伪并行遗传算法和一个使用代沟的基本遗传算法.采用基于分支距离的适应度函数,以三角形分类程序为例比较了二者在生成路径测试数据时的性能差异.实验结果表明伪并行遗传算法较之基本遗传算法具有明显优势.此外,自由迁移和相邻迁移策略要优于单向迁移策略.     

基于搜索状态控制的组合电路测试生成算法

EST算法第一次提出了测试码搜索状态的概念,并采用E-前沿来描述测试码搜索的不同状态,通过引入状态等价的概念,缩小了测试码搜索空间．本文通过对搜索状态等价的研究,得出了基于搜索状态控制的测试生成算法．该方法应用E-前沿的控制关系可以减少搜索空间,大大减少了测试生成的时间．     

基于三值神经网络的组合电路测试生成算法

针对集成电路的规模和复杂度不断增加而相应的测试却越来越困难问题,提出了一种基于三值神经网络的组合电路测试生成算法．该算法不需要传播,也不需要回退,而是利用三值神经网络把组合电路表示成双向的神经网络,并构造网络的能量函数,用遗传算法求解能量函数的最小值点来求得测试矢量,这样就把组合电路的测试生成问题转化为数学问题．在一些基准电路上的实验结果表明,本算法具有较高的故障覆盖率和较短的测试时间．     

基于遗传算法与LightGBM 融合的测试用例生成方法

随着互联网技术不断发展, 各类商务软件功能需求不断增加, 且其复杂性逐渐提高, 软件的可靠性与安全性受到了越来越多的关注, 软件测试是软件质量保障的关键技术。由于现代商务软件产品具有需求变化频繁、版本迭 代过快等特点, 为其手工编写测试用例会耗费大量人力成本, 尤其敏捷开发过程中, 回归测试等需要产生大量重复用例。采用机器学习技术, 基于遗传算法和LightGBM 模型, 提出了一个测试用例自动生成模型, 创新贡献表现在: ① 将测试步骤抽象为有向图模型, 简化测试用例数据; ② 采用遗传算法求解有向图可达路径, 替代人工生成测试路径; ③ 采用LightGBM 模型加快遗传算法收敛速度, 实验验证了所提出方法的有效性, 满足测试覆盖准则。该模型 可减少测试人员工作, 加快测试速度, 对提升项目质量、加快项目进度具有重要意义。     

Minimal-Length Interoperability Test Sequences Generation via Genetic Algorithm

A novel interoperability test sequences optimization scheme is proposed in which the genetic algorithm (GA) is used to obtain the minimal-length interoperability test sequences. During our work, the basic interoperability test sequences are generated based on the minimal-complete-coverage criterion, which removes the redundancy from conformance test sequences. Then interoperability sequences minimization problem can be considered as an instance of the set covering problem, and the GA is applied to remove redundancy in interoperability transitions. The results show that compared to conventional algorithm, the proposed algorithm is more practical to avoid the state space explosion problem, for it can reduce the length of the test sequences and maintain the same transition coverage.     

一种非同步时序电路的测试生成方案

分析了非同步时序电路测试生成所面临的问题。根据测试状态下非同步时序电路的时序特点,结合同步时序电路测试生成算法,提出和论证了一种解决非同步时序电路测试生成问题的方案,通过为时序元件建立完全模型,将时序电路中的时钟信号引入,为非同步时序电路构建出用于测试的单时钟同步电路模型,从而直接用同步时序电路测试生成算法解决非同步电路的测试生成问题。     

一种基于改进遗传算法的测试用例自动生成研究

测试用例的生成是软件测试领域的关键技术问题。近年来,受生物进化思想启发得出的一种全局优化算法的遗传算法用于测试用例的自动生成方向的研究,对于软件测试的自动化有着重要的影响。为了生成高效的测试用例,笔者提出了一种改进的遗传算法,该算法采用实数编码方式,采用逻辑覆盖原则,将遗传算法的适应度函数进行改进并加入遗传导向控制,这样有利于种群的多样性遗传,避免种群早熟收敛现象,并结合Delaunay三角网生成程序进行说明,验证了该算法的有效性。     

基于一种改进遗传算法的智能组卷的研究

在智能组卷中,为了避免简单遗传算法收敛速度慢及局部收敛的问题,引入了一种改进遗传算法.该算法利用不断淘汰相似个体,并不断补充新个体的方法,达到了扩大搜索空间,稳定群体的个体多样性目的.试验结果表明,只要试题库中的试题数量适中,试题完备,分布合理,由该算法产生的试卷就能满足用户的各项需求指标.     

改进可满足性的测试向量生成算法

描述了可满足性的测试向量生成（ＳＡＴ－ＡＴＰＧ）算法,针对此算法的不足提出反向路径敏化算法（ＢＰＳ）嵌入ＳＡＴ－ＡＴＰＧ中,减少了ＣＮＦ的构成时间和搜索空间,而且减轻故障压缩的工作量,又不损失最终测试集的精简。