【摘 要】
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采用智能优化算法求解测试用例生成问题是软件测试自动化领域的研究热点。针对标准遗传算法在测试用例生成中的不足,提出基于混合遗传算法的生成方法。该算法结合分支覆盖和
【基金项目】
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安徽大学江淮学院自然科学研究重点项目“混合遗传算法在测试用例生成中的研究与应用”(编号:2017KJ0001);安徽省高等学校自然科学研究重点项目“基于多光谱图像处理在林火监测中的应用研究”(编号:KJ2019A0913)
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采用智能优化算法求解测试用例生成问题是软件测试自动化领域的研究热点。针对标准遗传算法在测试用例生成中的不足,提出基于混合遗传算法的生成方法。该算法结合分支覆盖和路径覆盖两个指标对适应度函数进行优化设计,以加快数据的优化过程。通过调节因子对自适应的交叉和变异算子进行改进,并引入模拟退火机制,提高算法的局部搜索能力。实验表明,该算法在测试用例生成中的求解质量和运行效率均优于标准遗传算法。
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