【摘 要】
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提出一种基于粒子群优化的成对组合测试用例集生成算法框架．在生成测试用例时，该框架采用粒子群优化尝试生成强组合覆盖能力的测试用例，并研究了搜索空间、适应值函数和启发式的
【机 构】
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南京大学计算机软件新技术国家重点实验室,南京大学计算机科学与技术系
【基金项目】
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国家自然科学基金(60873027);国家高技术研究发展计划(863)(2006AA01Z177);国家重点基础研究发展计划(973)(2009CB320705)
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提出一种基于粒子群优化的成对组合测试用例集生成算法框架．在生成测试用例时，该框架采用粒子群优化尝试生成强组合覆盖能力的测试用例，并研究了搜索空间、适应值函数和启发式的合理设定；在构造组合测试用例集时，以上述测试用例生成算法为基础，提出两种策略：一种基于one—test-at-a—time，另一种基于类IPO．编程实现该算法框架，并通过实证研究分析了算法框架中不同设定对组合测试用例集规模的影响；最后，与现有的经典方法在组合测试用例集生成规模和算法执行时间上进行了比较．最终结果表明，该算法具有竞争力．
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