【摘 要】
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在提高软件质量方面,软件测试扮演着重要角色,设计合适的测试用例是软件测试的关键。通常,设计合适的测试用例不仅需要花费测试人员的大量心血,还需要耗费大量的设备资源和时间。并且在设计测试用例时,设计人员往往会带有主观思想,对下一步的测试工作存在一定的误导,以及测试用例覆盖率比较低等问题。为了解决上述存在的问题,使得设计的测试用例具有客观性以及较大的覆盖率,本文针对分支覆盖测试用例生成问题进行研究,提出
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在提高软件质量方面,软件测试扮演着重要角色,设计合适的测试用例是软件测试的关键。通常,设计合适的测试用例不仅需要花费测试人员的大量心血,还需要耗费大量的设备资源和时间。并且在设计测试用例时,设计人员往往会带有主观思想,对下一步的测试工作存在一定的误导,以及测试用例覆盖率比较低等问题。为了解决上述存在的问题,使得设计的测试用例具有客观性以及较大的覆盖率,本文针对分支覆盖测试用例生成问题进行研究,提出基于RBF神经网络和遗传算法的分支覆盖测试用例自动生成方法。主要工作如下:（1）针对传统遗传算法在分支覆盖的测试用例生成中存在不稳定性和容易陷入局部最优解等问题,对自适应遗传算法中变异概率和交叉概率进行改进。改进后的遗传算法根据种群中个体适应度值的分布情况,对交叉操作和变异操作的先后顺序进行判断,以此来增强种群中个体的多样性,为下一代遗传操作做铺垫。通过实验表明,在生成分支覆盖测试用例的分支覆盖率、函数求解和算法稳定性的方面,改进后的算法得到了很大的提升。（2）针对在生成测试用例时利用插值法计算个体适应度值会过度耗费运行时间的问题,本文使用RBF神经网络来模拟适应度函数。通过RBF神经网络来计算个体适应度值,代替插值法计算种群中个体的适应度值,在很大程度上增加了分支覆盖测试用例生成算法的效率,减少分支覆盖测试用例生成的时间。（3）将本文所提的基于RBF神经网络和遗传算法的分支覆盖测试用例生成算法（GAR）与基于自适应遗传算法的分支覆盖测试用例生成算法（PDGA）、传统的遗传算法（SGA）和随机测试生成方法（Random）在7个程序上进行对比实验。实验结果证明所提方法的可行性与有效性,在测试用例生成方面增大了分支覆盖率,并且降低了种群的迭代次数,减少了算法的运行时间。
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