软件测试数据自动生成算法的仿真研究

研究软件质量优化问题,传统遗传算法存在局部最优、收敛速度慢,使软件测试数据自动生成效率低.为提高软件测试数据生成效率,对传统遗传算法进行改进,提出一种遗传-蚁群算法的软件测试数据生成算法.针对测试数据自动生成的特点,充分发挥遗传算法的全局搜索和蚁群算法的局部搜索优势,提高了测试数据的生成能力.实验结果表明,遗传-蚁群算法提高了软件测试数据生成效率,是一种较为理想的软件测试数据生成算法.     

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。     

改进量子遗传算法应用于测试数据自动生成的研究

为了提高测试数据的自动生成效率,提出一种改进的量子遗传算法(IQGA),用以自动生成测试数据.该算法以角度编码染色体,减少染色体存储空间;采用一种新的动态旋转角策略,使种群在测试数据生成的过程中优秀测试数据能得以较好的遗传,促进种群收敛;并通过Hadamard门变异策略提高种群多样性,扩大种群探索路径.利用典型的三角形分类问题进行了验证,实验结果表明,改进的量子遗传算法具有用时短,生成测试数据少,覆盖率高等优点,测试数据自动生成效率高于传统量子遗传算法和遗传算法.     

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.     

基于改进遗传算法的软件测试数据自动生成系统设计与实现

软件测试数据自动化生成技术是软件测试自动化的重要组成部分,为了进一步提高软件测试数据自动生成质量和效率,在建立软件测试数据自动生成模型的基础上融入一种改进的遗传算法,该算法通过引进自适应交叉算子和变异算子把模拟退火算法融入其中,很大程度上扩大了测试数据搜索生成范围,一定程度上克服了遗传算法的早熟收敛现象。     

基于遗传算法的DM-GA组合测试数据生成方法

测试数据生成是组合软件测试的重要部分,生成高质量的测试数据对于软件测试具有重要意义.针对两两组合测试数据生成问题,结合传统遗传算法,加入了精英策略和自适应变异概率,提出了DM-GA( dynamic mutation rates-genetic algorithm)算法,改善了传统遗传算法容易陷入局部最优以及收敛速度慢等不足,并取得了良好的效果.实验结果表明DM-GA算法可以作为一种较理想的两两组合测试数据生成方法.     

基于遗传算法的动态可变参数的测试数据自动生成工具

测试数据的生成是实现软件测试自动化的关键,这一技术的实现大大节省了软件开发的时间和费用。利用遗传算法的理论与算法特点,建立了动态可变参数的测试数据自动生成工具。通过该工具的可视化界面可以动态地输入遗传算法参数,而且能够根据不同的路径选择输入相应的适应度函数,克服了以往在源代码中修改适应度函数的缺陷。最后通过两个实验,证明了算法的优越性。     

基于改进遗传算法的测试数据自动生成的研究

测试数据自动生成是软件测试的基础,也是测试自动化技术实现的关键环节。为了提高测试自动化的效率,在 结合 测试数据自动生成模型的基础上,提出一种 传统遗传算法的改进算法。该算法使用了自适应交叉算子和变异算子,并引入模拟退火机制对其进行改进。同时,该算法还对适应度函数进行了合理的设计,以加速数据的优化过程。通过三角形程序、折半查找和冒泡排序程序,与基本遗传算法、自适应遗传算法进行了比较与分析,并且对改进算法做了性能分析。实验结果表明了该算法的实用性以及在测试数据生成中的可行性和高效性。     

基于免疫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免疫遗传算法（IGA）的软件测试数据自动生成的算法。该算法在传统的遗传算法中引入免疫算子,免疫算子其中包括获取疫苗、注射疫苗和免疫选择。实验结果表明,该算法的效果比传统的遗传算法效果好。     

软件模糊测试中遗传杂交算法的研究

利用遗传算法的导向性原理,可以不断寻找能够触发软件异常的测试用例.杂交过程是遗传算法中重要过程之一,如何定义父代中的优秀基因并遗传到子代,对寻找算法搜索空间的最优解非常重要.定义了重要基因及优良选择的概念并提出相应杂交算法.在Windows RPC测试中发现,该算法能够寻找到种群中优良基因并不断遗传到子代中,为自动构造软件输入数据,触发软件异常提供支持.     

基于改进粒子群算法的测试数据自动生成研究

测试数据的自动产生技术是软件测试的一个重要研究领域,高效的测试数据乍成可以简化测试工作提高测试效率;针对传统遗传算法(GA)容易产生早熟收敛和易陷入局部最优解的问题,提出了一种基于遗传粒子群混合算法(GA-PSO)的软件测试数据自动生成算法,该算法在粒子群算法的基础上引入了遗传算子(交叉概率P<,c>、变异概率P<,m>),使所有测试数据在局部区域中再次寻找最优值,从而避免过早收敛,改进搜索最佳值的能力;仿真实验表明遗传粒子群混合算法与单纯使用简单遗传算法相比,具有更快的收敛速度,其产生最优解的代数得以大大提前,且精度更高.     

对于测试用例生成的遗传算法改进

软件测试技术中,高效的测试用例生成能够大幅简化测试工作,提高测试效率,节省软件开发成本. 遗传算法作为一种高效的搜索寻优算法已被广泛应用到测试用例自动生成的研究中,然而传统的遗传算法虽然具有良好的全局搜索能力,但对于局部空间的求精问题却不是很有效,存在早熟问题. 针对这些问题,结合禁忌搜索算法,对传统的遗传算法在适应度函数、遗传算子方面进行改进,并进行遗传导向控制,能够有效控制遗传早熟问题,提高遗传算法的局部寻优能力. 实验结果表明,本文所建议的方法在测试用例生成的效率和效果方面均优于基于传统遗传算法的测试用例方法.     

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生成方法做对比,该方法提高了目标路径覆盖率、算法的效率,同时提升了测试用例生成上的全局寻优能力。     

测试数据生成技术在软件故障诊断中的应用

随着软件在武器装备中应用范围的日益扩大,软件故障诊断问题日显突出。文中针对软件测试中测试数据生成问题作了重点研究,采用了遗传算法解决按路径生成测试数据的问题,构建了基于遗传算法的测试数据生成系统模型,并对系统模型进行了实例验证。通过数据证明了遗传算法在测试数据生成中的优越性。     

基于进化算法的软件测试数据生成的自动化

介绍了进化算法在测试数据生成中的应用思想，分析了在不同的覆盖准则下应用进化算法时适值函数的设计方法，把遗传算法等进化算法应用到测试数据生成中的进化测试技术，克服了局部搜索算法无法为较复杂程序的分支生成测试输入的问题。     

基于改进量子遗传算法的连续函数优化研究

针对一般量子遗传算法在求解连续函数优化问题时存在的困难,研究了一种改进的量子遗传算法.该算法采用一种新的量子旋转门--Hε门对种群进行更新操作,可有效避免算法陷入局部最优解,提高算法的全局寻优能力.将该算法应用于几个典型复杂函数的优化测试结果表明,改进的量子遗传算法在对连续函数进行求解时,综合性能明显优于传统遗传算法和一般量子遗传算法.     

产生多条路径上测试用例的改进遗传算法

测试用例的产生是软件测试过程中的重要环节，也是瓶颈之一。遗传算法作为一种高效的搜索寻优算法，近年来较多地用于自动化测试中产生测试用例。该文结合数据库管理系统源代码的特点，在基本遗传算法的基础上，结合“位权重”和“邻居影响”的思想，提出了用于产生多条路径上测试用例的改进遗传算法，并通过实验验证了该算法的有效性。     

基于碰撞域检测优化的测试用例自动生成方法

摘 要: 随着软件行业的快速发展,软件测试的作用也越来越大,自动化测试用例生成方法也越来越多。所以如何提出一种高效的测试用例生成算法,一直是测试领域关注的热点。本文提出了一种基于碰撞域检测优化的测试用例生成方法检测优化的测试用例生成方法能规避大量的冗余测试用例产生,因此该算法在短时间内能将代码的语句覆盖度收敛到一个较为满意的值。同时通过半径的动态调整,保证算法的覆盖度逐级上升,结合遗传算法对高覆盖率的测试用例进行交叉变异,快速找到有效的测试用例数据。实验证明,该算法的性能相比于传统随机法有较大的提升,而且参数的范围越大,效果越好。