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一种基于Messy GA的结构测试数据自动生成方法

         

摘要

结构性测试是标识测试用例的基本方法之一.由于程序语言的复杂性以及被测程序的多样性,自动生成结构测试数据的一种有效方法是根据程序运行结果指导生成过程,通过不断迭代,生成符合要求的测试数据集.提出一种基于Messy GA的结构测试数据自动生成方法,将测试覆盖率表示为测试输入集X的函数F(X),并利用Messy GA不需要染色体模式排列的先验知识即可进行优化求解的性质对F(X)进行迭代寻优,进一步提高了搜索的并行性,并最终提高测试覆盖率.对一组标准测试程序和若干实际应用程序的实验结果表明,较之现有基于遗传算法的生成方法,该方法能够以更高的效率生成更高质量的测试数据,并适用于较大规模的程序.

著录项

  • 来源
    《软件学报》 |2006年第8期|1688-1697|共10页
  • 作者单位

    中国科学院;

    软件研究所;

    互联网软件技术实验室;

    北京;

    100080;

    中国科学院;

    研究生院;

    北京;

    100049;

    中国科学院;

    软件研究所;

    互联网软件技术实验室;

    北京;

    100080;

    中国科学院;

    研究生院;

    北京;

    100049;

    中国科学院;

    软件研究所;

    互联网软件技术实验室;

    北京;

    100080;

    中国科学院;

    软件研究所;

    计算机科学重点实验室;

    北京;

    100080;

    中国科学院;

    软件研究所;

    互联网软件技术实验室;

    北京;

    100080;

    中国科学院;

    软件研究所;

    互联网软件技术实验室;

    北京;

    100080;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 程序设计、软件工程;
  • 关键词

    结构测试; 测试数据; 测试用例; 自动生成; 遗传算法; 变长度染色体; Messy GA;

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