共查询到20条相似文献,搜索用时 111 毫秒
1.
2.
3.
针对在回归测试中原有测试数据集往往难以满足新版本软件测试需求的问题,提出一种基于自适应粒子群算法(APSO)的测试数据扩增方法。首先,根据原有测试数据在新版本程序上的穿越路径与目标路径的相似度,在原有的测试数据集中选择合适的测试数据,作为初始种群的进化个体;然后,利用初始测试数据的穿越路径与目标路径的不同子路径,确定造成两者路径偏离的输入分量;最后,根据路径相似度构建适应度函数,利用APSO操作输入分量,生成新的测试数据。该方法针对四个基准程序与基于遗传算法(GA)和随机法的测试数据扩增方法相比,测试数据扩增效率分别平均提高了约56%和81%。实验结果表明,所提方法在回归测试方面有效地提高了测试数据扩增的效率,增强了其稳定性。 相似文献
4.
基于粒子群算法的改进SCOTEM模型测试数据生成方法 总被引:1,自引:0,他引:1
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. 相似文献
5.
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。 相似文献
6.
针对目前进化算法生成结构测试数据方法存在搜索速度慢、设置参数复杂、易陷入局部最优解等缺陷,提出了一种基于量子粒子群算法的结构测试数据生成方法。该方法采用分支函数叠加法构造适应值函数,将测试数据自动生成问题转化为函数的最优化问题,同时在粒子群算法基础上引入量子理论的思想,提高了算法的收敛性能和全局搜索能力。将其与标准粒子群算法实现结构测试数据自动生成方法进行比较,实验结果表明,该方法能更快生成测试数据。 相似文献
7.
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)。 相似文献
8.
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。 相似文献
9.
10.
针对粒子群优化算法中群体易出现过早收敛的不足,提出了粒子群优化算法的改进算法AMPSO(adap-tive mutation particle swarm optimization)算法并应用于测试数据生成中.引入约简粒子群优化算法,提高算法搜索速度;在算法进化过程中增加自适应调整策略,定义适应度评价阈值判断群体早熟现象,构建一个改进的自适应变异算子提高粒子变异率;通过实验确定阈值比例系数.结合实验结果从收敛代数和收敛时间两方面对比分析,证明了所提方法不仅能够防止算法出现过早收敛的问题,而且提高了测试数据生成效率. 相似文献
11.
12.
13.
基于改进PSO算法的测试数据自动生成研究 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
14.
15.
设计了一个通用的基于控制流和数据流的结构测试数据自动生成的工具。该工具根据控制流和数据流测试中所采用的覆盖标准来选取测试路径,并以改进后的迭代松弛法为核心,对所选取的路径生成测试数据。同时工具采用Fibonacci法优化选取路径,对不可达路径进行处理,并对测试数据的分支覆盖率、DCP覆盖率等进行了统计。实验结果表明该工具是可行的。 相似文献
16.
通过引入模拟退火算法来保证PSO的全局收敛性,在群体最优信息陷入停滞时引入位置逃逸机制保持前期搜索速度快的特性。仿真结果表明本算法不但具有好的全局收敛性,而且有好的收敛速度。 相似文献
17.
基于改进粒子群算法的无人机路径规划 总被引:1,自引:0,他引:1
针对传统粒子群算法PSO求解无人机路径规划问题时存在极易陷入局部最优的问题,在PSO算法中引入细菌觅食算法BFO的趋化操作、迁徙操作,以提高其寻优能力。首先根据无人机飞行环境建立三维高程环境模型,并使用路径长度代价、障碍危险代价和航迹高程代价来构造适应度函数;然后在分析了粒子群算法和细菌觅食算法原理及特点的基础上,给出了算法的改进方法及其具体流程。最后,通过Matlab仿真验证表明:混合算法有效改善了粒子群算法的缺陷,在进行无人机路径规划时,相比于传统PSO算法,混合算法寻优精度和稳定性有明显改善。 相似文献
18.
提出了一种新的基于粒子群和模拟退火的聚类算法。每个粒子作为聚类问题的一个可行解组成粒子群,粒子的位置由聚类中心向量表示。为避免粒子群陷入局部最优解,结合聚类问题的实际特点,提出了利用模拟退火的概率突跳性的两个解决方案。实验结果表明,新算法增强了全空间的搜索能力,性能优于粒子群算法和传统的K-means算法,具有较好的收敛性,是一种有效的聚类算法。 相似文献
19.