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基于混沌遗传算法的测试用例自动生成研究

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测试用例自动生成是提高软件测试效率的重要手段.针对传统遗传算法的测试用例自动生成方法存在早熟收敛、迭代后期种群多样性降低等问题,提出了一种基于混沌遗传算法的测试用例自动生成模型,运用反向学习策略初始化种群,结合层接近度改进个体适应度的评价方法,并利用混沌序列优化遗传算法的交叉、变异操作.实验结果表明,与已有测试用例自动生成方法做对比,该方法提高了目标路径覆盖率、算法的效率,同时提升了测试用例生成上的全局寻优能力.
Test Cases Automatic Generation Based on Chaotic Genetic Algorithm

黄陈辉、吴海涛、阮江涛、钱程

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上海师范大学信息与机电工程学院 上海 200234

测试用例自动生成 遗传算法 混沌优化算法 适应度函数

2021

10.3969/j.issn.1672-9722.2021.01.007

计算机与数字工程
中国船舶重工集团公司第七0九研究所

计算机与数字工程

CSTPCD
影响因子：0.355
ISSN：1672-9722
年,卷(期)：2021.49(1)
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