本文關(guān)鍵詞：基于模式組合的粒子群優(yōu)化測試用例生成方法

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【摘要】：適應(yīng)度函數(shù)的設(shè)計在基于搜索的測試用例生成技術(shù)中占據(jù)重要的位置,然而在某些特殊的程序中,如存在嵌套、非結(jié)構(gòu)性跳轉(zhuǎn)或因return,break等語句跳出循環(huán)的程序,已有的適應(yīng)度函數(shù)無法評價到所有的分支.目前的方法是修改程序的源代碼,以使每個分支得到評價.但修改源代碼不但可能影響程序的原有結(jié)構(gòu)、引入錯誤,而且很難實現(xiàn)自動化.針對這一問題,提出一種基于模式組合的粒子群優(yōu)化測試用例生成方法.首先,將分支條件定義為"模式",即,一類具有相同特征且能提高適應(yīng)度值的個體集合,并改變其分支函數(shù)的插樁方式,可解決分支條件不完全評價的問題;然后,設(shè)計一種新的交叉算子,尋找到所有使模式的分支函數(shù)值最小的個體,將這些個體中含有模式的部分通過交叉算子組合到一個個體上,既可防止模式在進化過程中被破壞,又可因多種模式的組合而提高個體的適應(yīng)度值;最后,使用局部搜索策略對種群中的最優(yōu)個體進行搜索,提高粒子群優(yōu)化算法的局部搜索精度,進一步提高測試用例生成效率.為了評價該方法的有效性,基于一組基準(zhǔn)程序和開源程序進行實驗.實驗結(jié)果表明:對于含有模式的程序,該測試用例生成方法與已有方法相比,在覆蓋率和平均進化代數(shù)上均有明顯優(yōu)勢.
【作者單位】： 中國礦業(yè)大學(xué)計算機科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;廣西可信軟件重點實驗室(桂林電子科技大學(xué));計算機軟件新技術(shù)國家重點實驗室(南京大學(xué));
【關(guān)鍵詞】： 測試用例生成 粒子群優(yōu)化算法 交叉算子 局部搜索策略
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61502497) 廣西可信軟件重點實驗室研究課題(kx201530) 南京大學(xué)計算機軟件新技術(shù)國家重點實驗室基金(KFKT2014B19)~~
【分類號】：TP18
【正文快照】： Test Case Generation Based on Combination of Schema Using Particle Swarm OptimizationJIANG Shu-Juan1,2,WANG Ling-Sai1,XUE Meng1,ZHANG Yan-Mei1,3,YU Qiao1,YAO Hui-Ran11(School of Computer Science and Technology,China University of Mining and Technology,Xu

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本文編號：716916