【摘 要】
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测试用例最小化是回归测试的重点和难点,是软件测试研究的热点之一。遗传算法具有高效的搜索寻优能力,在回归测试优化中受到广泛的研究。但是,经典遗传算法用于测试用例最小
【基金项目】
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国家自然基金资助项目（61471182）
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测试用例最小化是回归测试的重点和难点,是软件测试研究的热点之一。遗传算法具有高效的搜索寻优能力,在回归测试优化中受到广泛的研究。但是,经典遗传算法用于测试用例最小化会过早收敛,容易陷入局部最优。现设计了一种改进的遗传算法：根据测试用例的代码覆盖情况,设计基因编码并构建初始种群;结合测试用例的权重、覆盖率和运行代价设计适应度函数;对选择算子和交叉算子分别进行改进,不但可以有效地抑制遗传算法的过早收敛,还可以提高收敛速度。研究对比表明,在满足理想的覆盖率的前提下,改进的遗传算法能够有效地获得测试用例最小化集,
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