【摘要】：隨著生活中各類軟件產(chǎn)品的迅速發(fā)展,人們對(duì)軟件質(zhì)量的要求也在不斷提高。軟件質(zhì)量是通過軟件測(cè)試相關(guān)技術(shù)來保障。其中,測(cè)試用例的自動(dòng)生成及優(yōu)先級(jí)排序技術(shù),可以有效地提高軟件的測(cè)試效率,降低軟件測(cè)試所需的成本。已有的研究表明,元啟發(fā)式搜索算法能夠有效解決測(cè)試用例的自動(dòng)生成和優(yōu)先級(jí)排序問題。但是已有的研究主要集中在某幾種搜索算法上,對(duì)于新型搜索算法的研究還較少。同時(shí),測(cè)試用例的自動(dòng)生成和優(yōu)先級(jí)排序問題的研究,仍具有理論意義及實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。本文主要對(duì)人工蜂群優(yōu)化算法用于解決測(cè)試用例自動(dòng)生成和優(yōu)先級(jí)排序問題進(jìn)行了研究,主要研究?jī)?nèi)容概括如下:(1)針對(duì)標(biāo)準(zhǔn)人工蜂群算法前期搜索速度緩慢的問題,在局部搜索策略上進(jìn)行改進(jìn),并將具有較快初期尋優(yōu)速度的標(biāo)準(zhǔn)遺傳算法改進(jìn)并融合,提出一種自適應(yīng)的遺傳-人工蜂群算法,并將其用于路徑覆蓋的測(cè)試用例生成。(2)針對(duì)已有的多目標(biāo)人工蜂群算法存在易陷入局部最優(yōu)解的問題,提出了一種多目標(biāo)人工蜂群優(yōu)化算法。該算法設(shè)置了外部精英解集提出了全局最優(yōu)更新策略、最優(yōu)解引導(dǎo)的差分變異局部搜索策略和基于信息熵的蜜源選擇策略,從而改善了原有算法的尋優(yōu)性能。(3)本文將平均語句覆蓋率、有效執(zhí)行時(shí)間、歷史缺陷發(fā)現(xiàn)率,這三個(gè)因素作為測(cè)試用例優(yōu)先級(jí)排序的優(yōu)化目標(biāo)。但是,同時(shí)考慮到三個(gè)目標(biāo)的優(yōu)化問題的計(jì)算復(fù)雜度較高,因此將有效執(zhí)行時(shí)間和歷史缺陷發(fā)現(xiàn)率結(jié)合,提出了歷史缺陷檢測(cè)效率的概念,將三個(gè)目標(biāo)優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化為兩個(gè)優(yōu)化目標(biāo),并將提出的多目標(biāo)人工蜂群優(yōu)化算法用于求解測(cè)試用例優(yōu)先級(jí)排序問題。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,在解決測(cè)試用例自動(dòng)生成問題上,本文所提的算法相對(duì)于已有的自適應(yīng)遺傳算法和蜂群算法,具有較高的收斂速度和全局尋優(yōu)性能,能夠有效提高測(cè)試用例的生成效率和路徑覆蓋率;在解決回歸測(cè)試過程中的測(cè)試用例優(yōu)先級(jí)排序問題時(shí),本文所提的算法相對(duì)于NSGA-II算法和OMOPSO算法具有更高的收斂速度和更高的缺陷檢測(cè)率。
【學(xué)位授予單位】：浙江理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TP18;TP311.53
【圖文】：

工大學(xué)碩士專業(yè)學(xué)位論文 基于人工蜂群優(yōu)化算法的測(cè)試用例生成及優(yōu)先級(jí)驗(yàn)采用 HV、SP、EPSILON 和 GD，這四個(gè)常用的多目標(biāo)優(yōu)化函數(shù)評(píng)價(jià)指標(biāo)。V 表示的是超體積指標(biāo)，它的值越高表示 Pareto 前沿分布性與解的多樣性越好PSILON 和 GD 的指標(biāo)都是越低越好。實(shí)驗(yàn)中的參數(shù)設(shè)置和 ZDT 系列函數(shù)的實(shí)。由于實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)較為龐大，而又希望能夠直觀清晰的展現(xiàn)實(shí)驗(yàn)結(jié)果，本文將實(shí)制成四個(gè)條形圖，如圖 4.5-4.8 所示。

圖 4. 6 SP 值對(duì)比圖SP 指標(biāo)是用于檢測(cè)解的近似 Pareto 前沿的多樣性，從圖 4.5 中可以看出，SP 指標(biāo)是 MOABCO 算法的表現(xiàn)最佳。在 UF7 函數(shù)求解過程中 MOEAD 算法表現(xiàn)最佳。相在 UF6 求解過程中 MOEAD 和 NSGA-II 的表現(xiàn)較差，其他算法各有優(yōu)劣。

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本文編號(hào)：2722337