【摘 要】
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针对目前复杂系统多路径覆盖测试用例生成方法较少的问题,提出一种新的基于复杂系统的多路径覆盖测试用例生成方法。首先改进遗传算法,在种群进化中对父代选择、个体进化的学
【基金项目】
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国家自然科学基金（60970032）, 江苏省自然科学基金（BK2008124）, 江苏省“青蓝工程”, 江苏省研究生培养创新工程项目（CX10B_157Z）资助
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针对目前复杂系统多路径覆盖测试用例生成方法较少的问题,提出一种新的基于复杂系统的多路径覆盖测试用例生成方法。首先改进遗传算法,在种群进化中对父代选择、个体进化的学习能力和种群的自适应更新方法进行改进,以有效避免算法收敛过慢或者＂早熟＂现象。然后根据多路径覆盖测试的特点与要求,设计基于路径匹配的适应度函数,使得运行一次算法便可生成覆盖多条目标路径的多个测试用例。最后将该方法用于几个基准程序。实验结果表明,与已有方法比较,此方法的测试用例生成效率显著提高。
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