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在软件测试中,如何才能生成高效的测试用例一直是人们研究的热点.提出了一种基于模拟退火的遗传算法,用于测试数据的生成.该算法有效克服了传统GA局部搜索能力差和早熟现象.同时也有效改善了SA全局搜索能力差的问题.随后提出了一个基于模拟退火遗传算法的测试数据自动生成的系统框架结构.并重点介绍了如适应度函数选取问题、编码问题和遗传算子改进问题等关键技术.实验结果表明.该苒法运用在测试数据自动生成领域.其效率和效果都优于传统的遗传算法. 相似文献
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基于模拟退火遗传算法的软件测试数据自动生成 总被引:18,自引:2,他引:16
傅博 《计算机工程与应用》2005,41(12):82-84
提出了一种应用于软件测试中的基于模拟退火遗传算法的测试数据自动生成算法。该算法针对测试数据自动生成的特点将遗传算法和模拟退火有机结合,充分发挥遗传算法的全局搜索和模拟退火的局部搜索优势,提高了测试数据的生成能力。实验结果表明,该算法在测试数据自动生成的效率和效果方面,优于遗传算法。 相似文献
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软件测试技术中,高效的测试用例生成能够大幅简化测试工作,提高测试效率,节省软件开发成本. 遗传算法作为一种高效的搜索寻优算法已被广泛应用到测试用例自动生成的研究中,然而传统的遗传算法虽然具有良好的全局搜索能力,但对于局部空间的求精问题却不是很有效,存在早熟问题. 针对这些问题,结合禁忌搜索算法,对传统的遗传算法在适应度函数、遗传算子方面进行改进,并进行遗传导向控制,能够有效控制遗传早熟问题,提高遗传算法的局部寻优能力. 实验结果表明,本文所建议的方法在测试用例生成的效率和效果方面均优于基于传统遗传算法的测试用例方法. 相似文献
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在软件测试中,测试成功的关键是快速、高效的生成测试用例.遗传算法是一种通过模拟自然界生物进化过程搜寻最优解的一种算法,算法通过选择、交叉和变异操作引导算法搜索方向,逐步接近全局最优解.传统遗传算法由于具有较好的全局搜索能力,因此被很多科研人员应用于测试用例生成.但遗传算法的固有缺陷"早熟收敛",容易导致算法收敛于局部最优.针对这种情况,提出一种自适应遗传算法,该算法交叉算子和变异算子可根据程序变化自动调整,随后,将改进后的算法应用于一程序的测试用例生成中.测试结果表明该算法在测试用例生成的效率和效果方面优于传统搜索算法和普通改进算法. 相似文献
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为了提高软件测试中测试数据自动生成的效率,提出了一种基于混合遗传算法的测试数据自动生成的方法.在传统的遗传算法中引入模拟退火的思想,先利用遗传算法快速搜索到近优解,再使用模拟退火算法局部寻优,实现两种算法的优势互补.实验结果表明,该算法有效避免了早熟问题,具有收敛速度快、搜索效率高等特点,能够更加快速地自动生成测试数据. 相似文献
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软件测试数据自动生成算法的仿真研究 总被引:1,自引:0,他引:1
研究软件质量优化问题,传统遗传算法存在局部最优、收敛速度慢,使软件测试数据自动生成效率低.为提高软件测试数据生成效率,对传统遗传算法进行改进,提出一种遗传-蚁群算法的软件测试数据生成算法.针对测试数据自动生成的特点,充分发挥遗传算法的全局搜索和蚁群算法的局部搜索优势,提高了测试数据的生成能力.实验结果表明,遗传-蚁群算法提高了软件测试数据生成效率,是一种较为理想的软件测试数据生成算法. 相似文献
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基于树型模型的黑盒测试用例自动生成 总被引:2,自引:1,他引:1
软件测试是保证软件质量的重要手段,尤其是自动化测试可以提高测试效率,降低成本.测试用例的自动获取尤其是黑盒测试用例的自动生成是软件测试的关键和难点.在借助边界值和等价划分等数学原理得到的典型值的基础上,结合自定义的树型模型设计了全面覆盖算法和快速搜索有效用例算法两种面向不同方面的算法.并通过在假设的模型下运用两种算法进行测试数据的生成与测试结果的对比.测试结果表明两种算法各有其自身的优势,有可适用的测试场合、轮次. 相似文献
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为提高测试用例生成的质量和效率,提出一种基于最优家族遗传算法(OFGA)的软件测试用例自动生成新算法。基于OFGA的测试用例生成算法在执行过程中适当缩小搜索区域,从而在相对更小的区域内快速寻找最优解。因此,OFGA能比较快地加速算法的收敛,提高算法的效率,在测试用例的生成上具有较大的应用潜力。由实验结果可知,新算法比遗传算法(GA)在测试用例自动生成上耗时更少,效果更佳。 相似文献
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在软件测试中,测试用例生成是其关键环节,也对软件测试的自动化有着重要影响。为了提高测斌用例生成的效率,提高其自动化的程度,从不同角度对软件测试用例选择策略进行介绍。决策树是数据挖掘领域中一种重要的数据分类技术.在现有的一些功能测试用例生成方法基础上提出了一种基于决策树算法的测试用例生成方法,并对其中一些关键问题进行了初步的探讨。 相似文献
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决策树在软件测试用例生成中的应用 总被引:1,自引:1,他引:0
在软件测试中,测试用例生成是其关键环节,也对软件测试的自动化有着重要影响.为了提高测试用例生成的效率,提高其自动化的程度,从不同角度对软件测试用例选择策略进行介绍.决策树是数据挖掘领域中一种重要的数据分类技术,在现有的一些功能测试用例生成方法基础上提出了一种基于决策树算法的测试用例生成方法,并对其中一些关键问题进行了初步的探讨. 相似文献
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为了实现对软件配置项和软件系统的接口测试的测试用例自动生成,建立了基于通信协议的接口测试用例自动生成框架,对该生成框架的输入模型和算法集合进行研究。提出了基于通信协议的接口测试用例生成框架的输入模型,并在输入模型中建立数据帧之间的一级关联矩阵和数据帧内字段间的二级关联矩阵。以输入模型为基础,说明发送端和接收端的接口测试用例自动生成算法。结合实际项目中的通信协议,介绍了如何将通信协议信息转换至输入模型,如何通过算法集合自动生成测试用例集。实验结果表明:基于通信协议的接口测试用例自动生成框架生成的接口测试用例可以替代人工生成的接口测试用例,极大地提高了软件接口测试工作的效率。 相似文献
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测试数据自动生成是软件测试的基础,也是测试自动化技术实现的关键环节。为了提高测试自动化的效率,在 结合 测试数据自动生成模型的基础上,提出一种 传统遗传算法的改进算法。该算法使用了自适应交叉算子和变异算子,并引入模拟退火机制对其进行改进。同时,该算法还对适应度函数进行了合理的设计,以加速数据的优化过程。通过三角形程序、折半查找和冒泡排序程序,与基本遗传算法、自适应遗传算法进行了比较与分析,并且对改进算法做了性能分析。实验结果表明了该算法的实用性以及在测试数据生成中的可行性和高效性。 相似文献
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摘 要: 随着软件行业的快速发展,软件测试的作用也越来越大,自动化测试用例生成方法也越来越多。所以如何提出一种高效的测试用例生成算法,一直是测试领域关注的热点。本文提出了一种基于碰撞域检测优化的测试用例生成方法检测优化的测试用例生成方法能规避大量的冗余测试用例产生,因此该算法在短时间内能将代码的语句覆盖度收敛到一个较为满意的值。同时通过半径的动态调整,保证算法的覆盖度逐级上升,结合遗传算法对高覆盖率的测试用例进行交叉变异,快速找到有效的测试用例数据。实验证明,该算法的性能相比于传统随机法有较大的提升,而且参数的范围越大,效果越好。 相似文献
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软件测试用例生成综合策略研究 总被引:6,自引:3,他引:3
在软件测试中,测试用例生成是其关键环节,也对软件测试的自动化有着重要影响。为了提高测试用例生成的效率,提高其自动化的程度,从不同角度对软件测试用例选择策略进行介绍,并且着重介绍了采用遗传算法作为核心搜索算法来自动生成用例的方法,对其中的关键问题进行了探讨,最后,结合实际测试过程总结了测试用例生成的综合策略。 相似文献
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