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基于退火遗传算法的多路径测试用例生成

Multiple paths test cases generator based on annealing genetic algorithm

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【作者】 仲晓敏巫晓琳赵雪峰

【Author】 ZHONG Xiao-min1 ,WU Xiao-lin1 ,ZHAO Xue-feng1,2 ( 1. College of Computer Engineering,Huaihai Institute of Technology,Lianyungang Jiangsu 222005,China; 2. Graduate School of CAD/CAM,Sichuan University,Chengdu 610065,China)

【机构】 淮海工学院计算机工程学院四川大学CAD/CAM研究所

【摘要】 针对遗传算法在多路径测试用例自动生成中的不足,提出基于退火遗传算法的生成方法。对遗传算法的适应度函数进行优化设计,以满足多路径测试用例生成。同时在算法中引入路径存储机制,从而增强测试用例自动生成的功效。在提高算法的局部搜索能力方面,对遗传算法的两点交叉算子进行改进,并引入模拟退火算法到变异操作。三角形判断程序的测试用例生成实验结果,验证了该方法的有效性。

【Abstract】 Aiming at the shortage of test case generator based on genetic algorithm,this paper proposed multiple paths test case generator based on annealing genetic algorithm. Designed the fitness function and introduced storage paths mechanism to synthesize multiple test data to cover multiple target paths. Improved crossover of genetic algorithm,and applied simulated annealing to the mutation,in order to improve the efficiency of the algorithm. Moreover,implemented the generator to the triangle classifier program. Experimental results show that the test data generator is efficient and effective.

【基金】 国家自然科学基金资助项目(60875022,40806011)
  • 【文献出处】 计算机应用研究 ,Application Research of Computers , 编辑部邮箱 ,2010年12期
  • 【分类号】TP311.53
  • 【被引频次】12
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