软件测试是保证软件质量的重要手段,测试成本占整个软件开发成本的40%到50%,测试场景/用例的质量和生成方法决定着测试的可靠性和成本。随着UML标准和RUP软件开发过程的广泛应用,基于UML活动图的场景测试方法可以在软件开发的早期阶段实施,及早发现软件中存在的缺陷。基于UML活动图的场景生成方法有人工和自动化两种方式,人工方法的缺点是成本高、可靠性和效率低;自动化方法的缺点是处理UML活动图的各种图形元素的能力有限,适用范围小。针对自动化方法的缺陷,本文提出了改进的反蚁群测试场景自动生成算法,该算法可以处理UML活动图中表示并发线程的分叉汇合对的多重嵌套结构以及循环结构,提高了解析活动图的能力,扩大了算法的适用范围。本文首先在分析UML模型在软件测试中的优势和地位的基础上,研究了UML活动图的可测性并给出了扩充其可测性的策略。然后,论文规范了分叉汇合的命名规则,增加蚂蚁的记忆体、系统循环体和系统信息体等数据结构,设计了循环嵌套结构的场景的生成方法,利用递归处理分叉汇合多重嵌套结构,并生成相应的细-线程树。最后,本文结合实例设计了该算法的完整实现方案,并在.NET环境下用C#语言对改进算法进行了验证。本文给出了上海轨道交通六号线的测试项目(AFC)中的一个活动图实例,生成其XML文档,利用改进的反蚁群算法解析XML文档,生成该活动图的细-线程树。从生成结果看,改进的反蚁群算法增强了处理活动图的能力,提高了测试充分性。