基于簡(jiǎn)化粒子群算法的測(cè)試數(shù)據(jù)自動(dòng)生成方法研究.pdf

1、測(cè)試數(shù)據(jù)自動(dòng)生成是提高軟件測(cè)試效率和軟件可靠性的關(guān)鍵技術(shù)，它能夠降低手工測(cè)試的高額成本，提高測(cè)試過(guò)程的可信賴度，改變測(cè)試人員全憑經(jīng)驗(yàn)設(shè)計(jì)測(cè)試數(shù)據(jù)的現(xiàn)狀。人們將各種啟發(fā)式搜索算法，尤其是人工智能搜索算法，作為解決測(cè)試數(shù)據(jù)自動(dòng)生成問(wèn)題的核心算法，并取得了一定的成果。
　　 目前，以基于遺傳算法的測(cè)試數(shù)據(jù)自動(dòng)生成方法的研究居多，但遺傳算法涉及的參數(shù)較多，編碼解碼占用大量CPU時(shí)間，運(yùn)行效率相對(duì)較低。模型相對(duì)簡(jiǎn)單，需設(shè)置的參數(shù)相對(duì)較少的

2、粒子群算法為解決測(cè)試數(shù)據(jù)自動(dòng)生成問(wèn)題提供了新的思路。研究者們用實(shí)驗(yàn)證明了粒子群算法生成測(cè)試數(shù)據(jù)的高效性，認(rèn)為粒子群算法在此領(lǐng)域具有很好的應(yīng)用前景。
　　 本文以提高搜索算法生成測(cè)試數(shù)據(jù)的效率和其應(yīng)用于測(cè)試數(shù)據(jù)自動(dòng)生成領(lǐng)域的實(shí)用性為目的，提出基于改進(jìn)簡(jiǎn)化粒子群算法(Simple Particle Swarm Optimization，sPSO)的測(cè)試數(shù)據(jù)自動(dòng)生成方法。簡(jiǎn)化粒子群算法的進(jìn)化方程中去掉了粒子速度項(xiàng)，僅由粒子位置更新實(shí)現(xiàn)

3、進(jìn)化過(guò)程。
　　 本文主要工作包括：(1)研究常用的測(cè)試數(shù)據(jù)自動(dòng)生成方法，并對(duì)已應(yīng)用于此領(lǐng)域的遺傳算法，模擬退火算法，粒子群算法的特點(diǎn)進(jìn)行分析和比較，為后續(xù)研究工作做準(zhǔn)備。(2)根據(jù)sPSO的特點(diǎn)，對(duì)慣性權(quán)重w進(jìn)行初步研究，提出w取較小值的sPSO能大大提高對(duì)某些特定程序生成測(cè)試數(shù)據(jù)的效率；(3)提出為每個(gè)粒子設(shè)置隨機(jī)w的方法，以解決傳統(tǒng)w設(shè)置方式導(dǎo)致粒子對(duì)搜索域遍歷不均勻的問(wèn)題。(4)解決sPSO為某些程序生成測(cè)試數(shù)據(jù)時(shí)，粒子