一种基于遗传算法的软件测试用例生成新方法

建立了一个基于遗传算法测试用例生成的系统模型,在该模型下通过分支函数插装的方法构造遗传算法所需的评价函数并针对软件测试用例生成问题的特点对传统遗传算法进行了改进;最后,给出了一个实例并分析了实例的执行情况。     

基于排序的改进自适应遗传算法

本文提出了一种改进的自适应遗传算法,其遗传算子由个体在种群中的排序位置自适应地决定,其中选择算子还引入了disruptive selection的思想.该算法能避免群体中超级个体的出现,维持了种群的多样性,加快了种群的收敛速度,克服了遗传算法早熟的现象.函数优化的结果验证了该算法的有效性.     

基于OFGA的软件测试用例自动生成

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。     

基于面向路径的遗传算法的测试用例自动生成

采用遗传算法用于自动生成测试用例的设计,算法面向路径测试作了下列工作：(1)以控制路径表CFDPATH_T为基础分析测试用例与执行路径的关系;(2)设计面向路径的遗传算法实现测试用例的自动生成,证明了该方法能实现测试用例空间上对路径的等价类划分;(3)从统计角度对该方法的错误检测能力进行了量化分析;(4)在该算法的基础上设计了试验和结果分析,结果表示该算法较随机方法有更好的性能。     

遗传算法生成变异测试用例

实际测试用例一般不能满足变异测试充分,但遗传算法搜索空间较大,可使用其生成变异测试充分度较高的测试用例集.适应值函数的构造使用分支函数插装法.首先根据杀死弱变异体的必要性条件,构造必要性条件分支函数,插装于源程序中;然后根据可达性条件,构造可达性条件的分支函数并插装.使用基于面向路径的遗传算法来搜索杀死弱变异体的测试用例.将终止条件改为程序最终结果的不同,插装函数不变,生成满足条件的强变异测试用例.对于多重弱变异,按熙可达路径实施等价类划分,每一个等价类采用与单重弱变异相同的方法.实验结果表明,遗传算法可生成杀死各类变异体的测试用例,优于随机生成的测试用例.     

软件测试用例自动生成算法综述*

按照测试用例自动生成技术的不同,将测试用例自动生成算法分为随机、遗传、蚁群、粒子群四类,对上述各类算法的现状和进展进行介绍、分析和探讨。最后,对软件测试用例自动生成的研究进行了总结。     

基于MDA的软件测试用例生成

将MDA中模型驱动的软件代码自动化生成思想应用于模型驱动的软件测试用例自动化生成。从UML/OCL模型出发,采用缺陷测试理论、变异分析技术,结合约束处理规则,开发一个可以自动生成单元测试用例的框架,提高软件测试的自动化程度,从整体上提高软件的开发效率。     

一种新的图象分割自适应算法的研究

首先对自适应遗传算法的变异算子进行了改进,对单点变异算子与双点变异算子的结合能有效地改善局部收敛进行了验证,然后提出了一种新的用自适应遗传算法分割图象的方法,并与传统的Ｏｔｓｕ方法、灰度差直方图法和基于熵的方法作了比较。     

一种基于新型遗传算法的图像自适应增强算法的研究

该文提出了一种新的遗传算法,该方法不仅能加快普通遗传算法的收敛速度,而且能有效地保证种群的多样性,然后,该文将这种新算法应用于灰度图像的自适应增强,实例计算表明了该算法的有效性和可行性。     

基于正交法的软件测试用例生成

在软件测试中,即使对中小规模的软件,要想达到一定的测试覆盖要求,生成的测试用例数目都可能非常惊人.为了尽早地产生高质量的测试数据,将有限的测试资源进行合理的分配,提出了一种基于正交试验设计法(简称正交法)的软件测试用例生成技术.介绍了正交法的基本概念和主要用途,详细阐述了运用正交法进行软件测试用例设计的步骤,最后将其应用于一个简易管理信息系统,结果表明,生成的测试数据数量较少且错误检测能力较高.     

一种用于智能组卷的自适应小生境遗传算法

在采用遗传算法进行智能组卷的过程中,常出现选择策略缺乏多样性保护机制的现象,易出现早熟收敛。为解决智能组卷的早熟收敛问题,提出一种自适应小生境遗传算法。采用小生境技术可提高个体的选择概率,增加个体的多样性选择机率;在保证算法收敛速度的情况下,给出一种一致变异算子,同时调节个体的变异概率和变异范围,提高种群多样性。最后,通过具体实例验证了该算法在较短的组卷时间内,可以实现全局寻优的结果,从而证明该算法的有效性。自适应小生境遗传算法在智能组卷中的应用具有实际意义。     

一种基于隔离自适应算子的遗传算法研究

本文首先介绍了遗传算法的理论知识,阐述了基本遗传算法的优点及不足之处。然后在小生境遗传算法的基 础上,引入了隔离技术以及自适应算子,形成了一种基于隔离技术以及梯度算子的小生境遗传算法。理论及实践均表明,新的 改进的遗传算法在实际问题的解决中确实优于基本小生境遗传算法。     

一种基于优化的自适应遗传算法的粒子滤波算法

针对粒子滤波的粒子退化现象及多样性损失问题,提出了一种新的基于优化的自适应遗传算法的粒子滤波算法。该算法首先依据每个采样时刻生成的粒子集合重要性权值作为适应度值,自适应的确定交叉、遗传的概率;然后对选出的粒子进行遗传操作,重新度量其粒子的权值并进行状态估计。该方法不仅保留了粒子的多样性,而且相对于普通的基于自适应遗传算法的粒子滤波算法,降低了高权值粒子交叉和变异的可能,使粒子的采样更接近于状态后验概率密度分布。实验结果表明,该算法有效提高了滤波精度。     

基于自适应遗传算法的测试用例生成工具

提出一种“对组合”测试用例生成算法。给出“对组合”索引表的概念。在索引表的基础上,实现一种自适应遗传算法生成测试用例集合。介绍使用该方法开发的测试用例自动生成工具GATG。实验证明,该方法基本达到国际同类工具的平均水平,具有较好的使用价值和应用前景。     

实数自适应遗传算法在雷达处理中的应用

实数自适应遗传算法在雷达处理中具有广泛应用。本文对基于实数自适应遗传算法原理、交叉概率和变异概率的自适应确定方法以及实数自适应遗传操作方法进行了阐述,在分析探地成像雷达电磁波在地下传播特性的基础上对雷达测得的电磁波信号的成像问题进行了研究,并通过计算机仿真验证算法的可行性,从而得出基于实数编码的稳态遗传算法克服了普通二进制算法的缺点,增加了普通遗传算法的搜索能力,对于求解大规模优化问题是适合的,是一种具有工程实用价值的算法。     

改进梯度算子的小生境遗传算法

为避免小生境遗传算法存在的早熟和收敛速度慢等问题,本文提出了一种改进的梯度算子,以保证进化朝最优解方向前进,提高计算峰值的精度。同时,利用进化代数和个体的适应度值,动态调整个体的交叉算子和变异算子,有效保证种群的多样性,改善全局搜索能力,加快收敛速度。将改进的梯度算子引入到基本小生境遗传算法和自适应小生境遗传算法,通过Shubert函数测试,证明本文改进后的算法与基本小生境遗传算法和自适应小生境遗传算法相比,不仅大大提高了收敛速度,并能搜索到所有全局最优解。     

遗传算法中交叉和变异概率选择的自适应方法及作用机理

在指出了传统遗传算法中交叉和变异概率的选择具有盲目性的基础上, 提出了遗传算法中交叉和变异概率选择的改进措施, 对其作用机理进行了深入的分析, 指出改进算法体现了自适应策略. 用一个非常复杂的数学函数对新算法进行了测试, 结果表明改进算法克服了传统遗传算法难以解决的早熟和局部收敛的问题.     

基于混沌遗传算法的测试用例自动生成研究

测试用例自动生成是提高软件测试效率的重要手段.针对传统遗传算法的测试用例自动生成方法存在早熟收敛、迭代后期种群多样性降低等问题,提出了一种基于混沌遗传算法的测试用例自动生成模型,运用反向学习策略初始化种群,结合层接近度改进个体适应度的评价方法,并利用混沌序列优化遗传算法的交叉、变异操作.实验结果表明,与已有测试用例自动...     

基于父个体相似度的自适应遗传算法

标准遗传算法在产生后代个体时采用先交叉后变异的策略,一方面当父个体非常相似时,交叉操作很难产生新的个体,影响算法对新的解空间进行搜索,从而导致种群多样性的丧失;另一方面交叉产生的优秀个体再历经变异,极有可能遭破坏而影响算法的收敛性。该文根据染色体的相似性,给出了个体相似度的概念,并在此基础上提出了依据父个体相似度的大小自适应地选择遗传算子(交叉或变异)的遗传算法。仿真实验表明,与采用常规遗传策略的遗传算法相比,新算法能显著提高解的质量和收敛速度。