改进量子遗传算法应用于测试数据自动生成的研究

摘要

为了提高测试数据的自动生成效率,提出一种改进的量子遗传算法（IQGA）,用以自动生成测试数据.该算法以角度编码染色体,减少染色体存储空间;采用一种新的动态旋转角策略,使种群在测试数据生成的过程中优秀测试数据能得以较好的遗传,促进种群收敛;并通过Hadamard门变异策略提高种群多样性,扩大种群探索路径.利用典型的三角形分类问题进行了验证,实验结果表明,改进的量子遗传算法具有用时短,生成测试数据少,覆盖率高等优点,测试数据自动生成效率高于传统量子遗传算法和遗传算法.