摘要
为了提高软件测试数据自动生成的可靠性,研究了一种改进的樽海鞘群算法自动生成测试数据.首先对樽海鞘群算法引入了人工鱼群算法中的随机行为,改善了樽海鞘个体容易陷入局部最优的问题,充分平衡迭代过程中的探索行为与开发行为;然后根据樽海鞘个体寻优结果引入末位淘汰机制,选择性舍弃适应度值最低的个体,并在搜索空间内随机生成一个新的个体进行种群补充;最后将改进后的樽海鞘群算法应用于基准程序的测试数据自动生成.实验结果表明,改进后的算法能够有效改善个体容易陷入局部最优的问题,正确搜寻到满足测试条件的数据,具有一定的优越性.
基金项目
信阳学院校级科研项目一般项目(2022-XJLYB-020)
NETL
NSTL
维普
万方数据