基于粒子群优化算法的软件测试数据生成研究

遗传算法在软件测试数据自动生成方面应用广泛,但是其自身也存在局限性,如参数难于设置、算法复杂等,而粒子群优化算法执行容易、参数少,能很快地找到最优解。论文提出一种基于粒子群优化算法的软件测试数据自动生成方法,并应用于等边三角形判别程序。实验表明,粒子群优化算法能比遗传算法更高效的生成测试数据。     

改进的粒子群算法在测试数据生成中的应用

自动化测试中,测试数据的自动生成技术是提供软件测试效率和效果的瓶颈.粒子群算法(PSO)具有简单、易实现、可调参数少等特点,在测试数据生成方法中得到初步应用.在具体应用过程中,为克服PSO易陷入局部极值的缺陷,对算法进行了改进,应用加入移动步长的混合粒子群算法(SwPSO)自动生成测斌数据,提高了PSO算法摆脱局部极小点的能力.文中对算法的原理和实现做了详细描述,并将其与传统的基于标准粒子群算法(PSO)和遗传算法(GA)来实现软件测试数据自动生成方法进行实验对比.结果表明,改进后的粒子群算法可以更高效地生成测试数据.     

基于DWSPSO的软件测试数据自动生成

针对软件结构测试数据的自动生成提出了一种动态改变惯性权重的简化粒子群算法(DWSPSO)。该算法舍弃了粒子速度这个参数,并通过粒子群中所有粒子适应度的整体变化跟踪粒子群的状态。在每次迭代时,算法可根据粒子的适应度变化动态改变惯性权重,从而使算法具有动态自适应性全局搜索与局部搜索能力。实验结果表明,该算法在测试数据的自动生成上,优于基本的粒子群算法以及惯性权值线性递减粒子群算法(LDWPSO)。     

基于粒子群算法的改进SCOTEM模型测试数据生成方法

UML已经成为建模语言的事实标准,如何从UML模型生成测试用例为面向对象软件测试带来了新的挑战.为测试用例提供测试数据是其中的关键环节.ShaukatAli等人在UML基础上提出SCOTEM模型,但是该模型的测试数据需要人工生成.针对SCOTEM模型进行了改进使其适于灰盒测试,以OCL约束测试数据的生成和运行结果的验证,并提出了一种为基于粒子群算法的改进SCOTEM模型自动生成测试数据的方法.针对不同的覆盖标准,试验结果表明,该方法能够以更高的效率生成高质量的测试数据.     

基于混合遗传算法的测试数据自动生成研究

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.     

基于启发式算法的测试数据自动生成方法

数据自动生成是实现软件测试数据自动化和提高软件测试效率的关键问题。阐述了基于遗传算法、蚁群算法等启发式算法的测试数据自动生成系统模型与步骤,并对两系统的性能加以分析和比较,并讨论了一些改进方法。     

基于蚁群算法的软件测试数据自动生成

提出了一种基于蚁群算法的测试数据自动生成方法。该方法采用位串形式编码,实现了被测程序输入空间到蚂蚁路径网络的映射模型。根据程序插装函数定义的路径信息素轨迹强度,蚂蚁进行群体协作搜索最佳路径,生成测试数据。在基本蚁群算法基础上,通过引入变异算子和自适应挥发系数,提高了蚂蚁路径的多样性,克服了早熟停滞的缺陷。和模拟退火遗传算法进行了对比实验研究,结果表明了该方法的可行性,生成测试数据的效率优于模拟退火遗传算法。     

基于智能优化算法的测试数据生成综述

软件测试是一种极为有效的软件质量保证手段。测试数据生成是软件测试的关键。基于智能优化算法的测试数据生成方法为自动化的测试数据生成提供了解决问题的一个有效手段。首先重点总结归纳了在基于智能优化算法的测试数据生成中使用最为频繁的两种算法：遗传算法和粒子群优化算法的研究成果,分析了研究现状,接着简单介绍了基于智能优化算法的测试数据生成工具：AUSTIN和EvoSuite,最后对存在的问题及未来的研究内容进行了尝试性的探讨。     

基于改进PSO算法的测试数据自动生成研究

为了提高软件测试中测试数据自动生成的效率,提出了一种基于改进PSO算法的测试数据自动生成的方法。通过在标准的PSO算法中引入人工免疫的思想,保持了群体的多样性,从而有效避免标准PSO算法易陷入局部最优的问题,提高了算法全局搜索的能力,增强了算法的整体性能。实验结果表明,利用改进后的PSO算法寻找最优解所需的迭代次数和时间明显少于标准粒子群算法,生成测试数据的速度快、效率高。     

改进的SAMPSO的软件测试数据自动生成

针对软件测试数据的自动生成提出了一种简化的自适应变异的粒子群算法（SAMPSO）。该算法在运行过程中根据群体适应度方差以及当前最优解的大小来确定当前最佳粒子的变异概率,变异操作增强了粒子群优化算法前期全局搜索能力,去掉了粒子群优化（PSO）算法中进化方程的粒子速度项,仅由粒子位置控制进化过程,避免了由粒子速度项引起的粒子发散而导致后期收敛变慢和精度低问题。实验结果表明该算法在测试数据的自动生成上优于基本的粒子群算法,提高了效率。     

测试数据自动生成方法

软件测试是提高软件可靠性、保证软件质量的重要手段,可分为静态分析、路径选择、测试数据生成和动态分析四个阶段,而软件测试过程中的一个重要任务是生成测试数据。文中首先给出了遗传算法的形式化描述,然后提出了遗传算法和函数极小化相结合的方法自动生成测试数据,并通过具体实例表明其有效性。     

基于SA的改进遗传算法的测试数据生成研究

测试数据的自动生成研究是软件测试的一个焦点问题,测试数据的自动生成可以提高测试工作效率,节约测试成本.考虑遗传算法(GA)和模拟退火算法(SA)各自优缺点,提出遗传/模拟退火(GASA)混合算法的策略,在标准的GA中融入SA,在GA的局部搜索中引入SA,SA的随机状态受限于遗传优化算法的结果,GA的种群更新是由SA的退温算法和随机状态产生函数来控制,从而得到最优解.GA-SA算法取长补短,提高了算法的全局和局部搜索能力,能避免GA过早收敛,提高了算法搜索最优解的能力.实验结果表明,GASA算法寻找最优解所需的迭代次数明显优于标准GA.     

一种路径测试数据自动生成方法

适应值函数的设计是决定测试数据生成质量和效率的关键,为此提出一种重叠路径结构,对程序路径进行描述,并设计基于遗传算法全路径比较的路径测试数据生成适应值函数。为测试数据生成算法定义生成时间期望的综合性能评价指标,以该指标与对照组算法进行比较实验。结果显示,该适应值函数能较好地平衡算法收敛性和消耗时间之间的矛盾。     

基于模拟退火遗传算法的软件测试数据自动生成

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。     

一种改进的两两组合测试用例生成方法

本文针对多因素二水平系统提出:将所有的测试数据表示为一棵二叉解空间树,用回溯法对二叉解空间树进行路径搜索来生成测试用例,然后使用贪心算法生成补充的测试用例,以满足两两组合覆盖标准。使用这种方法生成的测试数据集具有很高的覆盖率。     

基于混合的GA-PSO神经网络算法

粒子群优化(PSO)算法是一类随机全局优化的技术,它通过粒子间的相互作用发现复杂搜索空间中的最优区域。提出了一种基于GA和PSO混合的算法(GA-PSO)用于神经网络训练。算法在产生下一代时,结合了交叉、变异算子和粒子群算法中的速度—位移公式,充分利用了遗传算法的全局寻优和粒子群算法收敛速度快的优点。经GA-PSO训练的神经网络应用于三元奇偶问题和IRIS模式分类问题,与BP、GA和PSO算法相比,该算法在提高训练误差精度的同时加快收敛速度,并能有效避免早熟收敛。仿真结果表明,GA-PSO算法是有效的神经网络训练算法。     

遗传算法及其在软件测试数据生成中的应用研究

文中首先给出了遗传算法的形式化的表示和一个基于此算法的测试数据生成系统原型。然后结合一个典型的测试单元例程,介绍系统实现中必须解决的参数选取、参数编码、评价函数的构造及驱动模块自动生成等关键问题。最后,介绍了一个实用的Ada软件测试数据生成工具——TCAG。     

基于解空间树的组合测试数据生成

在组合覆盖测试模型的基础上提出：将所有的可用测试数据表示为一棵解空间树,利用回溯法对解空间树进行路径搜索来生成测试数据,然后使用贪心算法补充生成测试数据,以满足两两组合覆盖标准.并且实现了基于该方法的测试数据生成工具,所生成的测试数据集与同类工具相比具有一定的特点和优势.     

基于量子遗传算法的软件测试数据自动生成

测试数据的自动生成是测试阶段最关键的技术问题,改进软件测试方法,对提高软件测试的自动化程度具有十分重要的现实意义;在测试数据的自动生成的方法中,遗传算法虽然取得了较好的效果,但是这种算法存在缺陷和局限性,而量子遗传算法改善了其不足之处;应用量子遗传算法解决软件测试数据生成问题,克服了传统的以测试数据为核心的测试方法的不足和缺陷,实验结果表明量子遗传算法的测试用例生成效率高于遗传算法;所以,量子遗传算法可以作为一种较为理想的算法进行测试数据的自动生成,对软件测试中的测试数据自动生成具有很强的使用价值。     

基于区间算法的软件测试数据生成方法

软件测试过程中经常需要对大量的数值计算模块进行穷举测试,传统的软件测试方法就显露出了不足与局限。该文采用区间算法生成测试数据,比较了采用区间算法的软件测试方法和传统的软件测试方法,结果表明,区间代数方法很好地解决了传统测试方法不能解决的问题,发现程序代码中可能的计算异常,判断能否给出程序代码输出变量的上限范围和是否存在不可能达到的分支。