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测试数据的生成是一个复杂的问题且其技术和方法还不成熟.根据实现语句覆盖的测试目标,提出了最大稳定遗传算法（LSGA）.该算法充分考虑了遗传算法的稳定性并在构造适应度函数和路径编号时提出了＂邻近者优先＂原则和＂就近路径编号＂原则.这个算法可以生成满足测试目标的最小用例集且其性能明显优于遗传算法.
基于LSGA的最小测试用例集自动生成
【摘 要】
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测试数据的生成是一个复杂的问题且其技术和方法还不成熟.根据实现语句覆盖的测试目标,提出了最大稳定遗传算法（LSGA）.该算法充分考虑了遗传算法的稳定性并在构造适应度函数和
【机 构】
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皖医弋矶山医院计算机中心,华中科技大学网络与计算中心,安徽师范大学
【出 处】
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微电子学与计算机
【发表日期】
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2011年12期
【基金项目】
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安徽省教育厅自然科学基金（KJ2010B363）, 皖南医学院中青年科研基金（WK201038F）
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