基于镜像选择序优化的MART算法

摘要

镜像自适应随机测试(Mirror Adaptive Random Testing,MART)算法将输入空间划分为多个不相交的相等子域,源域中使用自适应随机测试(Adaptive Random Testing,ART)算法生成测试数据,剩余子域中使用镜像函数生成镜像测试数据.镜像策略的引入减少了ART算法的计算开销,但是算法的检错有效性也随之降低.通过研究MART算法的特征,分析如何提升MART算法的检错有效性.针对镜像函数将源测试数据镜像到各子域时的镜像顺序,对比分析镜像选择序与镜像函数对MART算法的影响,本文提出了基于镜像受限选择序的MART算法,通过约束镜像选择序,使镜像测试数据分布更均匀.在仿真实验与实例实验结果中均显示,针对镜像策略中镜像选择序的优化,提高了MART算法的检错有效性.