| 基于自适应分组的大规模路径覆盖测试数据进化生成 |
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| 作者姓名： | 巩敦卫 张婉秋 |
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| 作者单位： | 中国矿业大学信息与电气工程学院,江苏徐州,221116 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目(61075061); 高等学校博士学科点专项科研基金项目(20100095110006); 江苏省“六大人才高峰”层次人才项目(2008125); 江苏省“333高层次人才培养工程”项目(苏人才办[2009]24号) |
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| 摘 要： | 复杂软件大规模路径覆盖测试数据生成问题普遍存在,但缺乏有效的解决方法,为此提出一种基于自适应分组的大规模路径覆盖测试数据进化生成方法.在进化过程中,通过合并满足条件的组,将测试数据生成问题转化为数量不断减少的约束多目标优化问题,采用多种群遗传算法加以解决,并给出了合并后的种群形成策略.将所提出的方法应用于基准测试程序,结果表明可以大大减少测试数据生成时间,为提高软件测试效率提供了一条可行途径.
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| 关 键 词： | 软件测试 路径覆盖 遗传算法 分组 自适应 |
| 收稿时间： | 2010-04-06 |
| 修稿时间： | 2010-06-23 |
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