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路径测试数据自动生成是结构测试中的关键问题,也是当前软件测试研究中的热点问题。为了探讨伪并行遗传算法用于路径测试数据生成的可行性及其效果,首先归纳了基于演化算法的路径测试数据自动生成方法的基本思想和流程,然后在MATLAB7.1上实现了一个基于粗粒度模型和基于适应度选择迁移个体的伪并行遗传算法和一个使用代沟的基本遗传算法。采用基于分支距离的适应度函数,以三角形分类程序为例比较了二者在生成路径测试数据时的性能差异。实验结果表明伪并行遗传算法较之基本遗传算法具有明显优势。此外,自由迁移和相邻迁移策略要优于单向