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在软件测试中,为了更有效地生成测试用例,提出了一种改进的乌鸦搜索算法应用于软件测试中生成不同的测试用例。该算法采用柯西变异算子来自动生成具有较高变异的测试数据集,利用相对误差作为适应度函数来选择较好的测试用例。柯西变异算子的引入可以防止算法陷入局部最优,进而增强了算法搜索的效率。实验结果表明,与其他启发式算法相比,该算法在测试用例变异方面具有更好的性能。