【摘 要】
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针对多路径覆盖测试数据的进化生成问题，提出一种基于精英学习的自适应遗传算法．进化生成测试数据的过程中，对每一个目标路径，都选出当前种群中穿越路径最接近该路径的个体作为精
【机 构】
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中国矿业大学信息与电气工程学院,牡丹江师范学院工学院
【基金项目】
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黑龙江省高校青年学术骨干支持计划项目（1252G063）
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针对多路径覆盖测试数据的进化生成问题，提出一种基于精英学习的自适应遗传算法．进化生成测试数据的过程中，对每一个目标路径，都选出当前种群中穿越路径最接近该路径的个体作为精英个体，将选中参与交叉的个体与该个体穿越路径最接近的目标路径的精英个体进行交叉操作，有效保证子代种群性能优于父代，加快了遗传算法的寻优速度，提高了多路径覆盖测试数据生成效率．在基准测试程序中的实验结果验证了本文方法的有效性．
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