【摘 要】
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测试数据生成是自动化软件测试中最重要的一环,对软件的结构化测试而言,基于路径覆盖的数据生成方法在软件测试中广泛使用。这种情况下,测试数据的生成问题演变为对测试数据的搜索优化问题。最初用来解决该问题较常见的途径有爬山法和随机法以及松弛法等。但是这些方法由于缺少全局性,所以执行效率比较低并且的效果比较差。在生成软件测试数据的过程中,加入自启发式算法,有助于测试数据生成效率的提升。简单来说,遗传算法有选
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测试数据生成是自动化软件测试中最重要的一环,对软件的结构化测试而言,基于路径覆盖的数据生成方法在软件测试中广泛使用。这种情况下,测试数据的生成问题演变为对测试数据的搜索优化问题。最初用来解决该问题较常见的途径有爬山法和随机法以及松弛法等。但是这些方法由于缺少全局性,所以执行效率比较低并且的效果比较差。在生成软件测试数据的过程中,加入自启发式算法,有助于测试数据生成效率的提升。简单来说,遗传算法有选择,交叉,变异等过程,在使用遗传算法进行测试数据生成的过程中,以适应度函数作为优胜劣汰的标准,在交叉操作之后,引入模拟退火过程,减少每次对最优解的选择,以一个降低的概率来接受次优解,从而避免在遗传过程中由于收敛过快而导致算法陷入局部最优以及对路径的覆盖不完全。在适应度函数的构造中,通过对分支语句的计算,以一个一定的数值作为该分支路径是否被覆盖的依据,分别计算每一个个体对不同分支语句的适应度,使算法在一次运行过程中找到覆盖所有路径的测试数据集。在全路径的覆盖过程中,加入退火过程的遗传算法会更快找到最优解,可能会忽略某些路径,从而导致对全路径的覆盖率不完全,为了避免这个问题,在整个遗传过程中,引入一个静态基因库,从而保持一个多样性的种群,在遗传算法完成一代交叉操作之后,从静态基因库引入相较于当前子代来说较分散的点,从而达到种群内多样性的增加,让测试数据生成更全面。由此,以遗传算法为基础,引入退火过程,加入静态基因库,从而达到全路径测试数据的生成。通过建立加入静态基因库的退火遗传算法,对较常见典型算法代码进行全路径的输出测试,算法对各个参数的调整并不敏感。相较于近些年所用全路径测试数据生成方法相比,混合算法在测试数据生成的效果上有很大的提高,全路径的覆盖率更高。
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