【摘 要】
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利用多种群遗传算法解决多路径覆盖问题,是测试数据自动生成领域一个重要的研究方向.为了提高多路径覆盖测试数据自动生成的效率,提出一种将关键点概率和路径相似度相结合的多路径覆盖策略.首先,将理论路径划分成易覆盖、难覆盖及不可达路径;然后,通过易覆盖路径统计关键点概率,依此概率计算个体对生成测试数据的贡献度,并利用贡献度改进适应度函数,同时根据关键点概率对目标路径进行排序;最后,使用多种群遗传算法生成覆盖目标路径的测试数据,在进化过程中,子种群覆盖当前目标路径后,继续尝试覆盖该目标路径的相似路径.实验结果表明,
【机 构】
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江西财经大学 信息管理学院, 江西 南昌 330013
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利用多种群遗传算法解决多路径覆盖问题,是测试数据自动生成领域一个重要的研究方向.为了提高多路径覆盖测试数据自动生成的效率,提出一种将关键点概率和路径相似度相结合的多路径覆盖策略.首先,将理论路径划分成易覆盖、难覆盖及不可达路径;然后,通过易覆盖路径统计关键点概率,依此概率计算个体对生成测试数据的贡献度,并利用贡献度改进适应度函数,同时根据关键点概率对目标路径进行排序;最后,使用多种群遗传算法生成覆盖目标路径的测试数据,在进化过程中,子种群覆盖当前目标路径后,继续尝试覆盖该目标路径的相似路径.实验结果表明,该方法能够有效地提高多路径覆盖测试数据生成的效率.
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