基于模擬退火遺傳算法的測試數(shù)據生成研究.pdf

1、隨著信息技術的快速發(fā)展，大量的軟件產品已滲透到各行各業(yè)。如何保證軟件的質量問題成為一個關注焦點。
　　 軟件測試是確保軟件產品質量及可靠性的主要途徑，其地位是無可替代的。然而，隨著軟件行業(yè)的發(fā)展，軟件產品的規(guī)模在逐漸擴大，復雜度也越來越高，使得軟件測試的困難進一步加劇，如何有效的降低軟件測試所需的大量人力、物力資源和耗費的時間，是軟件測試需要重點研究的問題，據統(tǒng)計，軟件測試耗費的時間約占整個開發(fā)周期的1/3，成本上占了近50％。

2、所以，軟件測試自動化能力的提升是保證軟件產品質量、降低產品開發(fā)成本的關鍵途徑。而為了提高軟件測試的自動化程度，需要重點研究的就是如何提高測試數(shù)據的自動生成，本文重點將對此問題進行研究與分析。
　　 本文首先簡單介紹了軟件測試研究的背景和意義，以及研究的現(xiàn)狀，并簡要提出了本文研究的內容和本篇論文的結構框架。
　　 接著，本文較詳細的對軟件測試進行了概述，并介紹了測試數(shù)據自動生成的相關技術，同時對它們各自優(yōu)缺點進行了論述。重

3、點分析了面向結構的測試數(shù)據自動生成技術，以及已有的一些可用辦法。文中對各種方法及相關技術做了系統(tǒng)的總結與比較，而后提出在這一領域，人工智能技術將能發(fā)揮很大作用。
　　 隨后，本文對遺傳算法和模擬退火算法進行了詳細的介紹，重點分析了它們各自的算法原理、構成要素、算法執(zhí)行步驟以及各自所存在的優(yōu)缺點。由于普通遺傳算法在進化尋找最優(yōu)解過程中，極易陷入“早熟”收斂，且種群個體存在多樣性較差的現(xiàn)象，本文提出了混合模擬退火遺傳算法(SAGA)

4、，并將其用于測試用例的自動生成，充分發(fā)揮二者優(yōu)勢互補的特點，提高算法的整體性能，并將此混合算法作為本文的核心算法。
　　 然后，本文介紹了將SAGA算法用于測試數(shù)據自動生成的系統(tǒng)結構模型，并且針對實際的應用，對SAGA算法的一些關鍵技術進行了改進：如編碼問題、分支函數(shù)的構造和程序插樁方式，構造適應實際問題求解的適應度函數(shù)、和遺傳操作中的交叉、變異策略的改進等。改進后的模擬退火遺傳算法(ISAGA)，不僅更有效克服了“早熟”收斂的

5、問題，而且也提高了算法進化求解的收斂速度，大大改善了搜索效率。
　　 最后在實驗分析部分，先設計實現(xiàn)了基于改進模擬退火遺傳算法(ISAGA)的測試數(shù)據輔助生成工具，并以一個經典程序作為例子，自動生成相應的測試用例，通過對實驗結果的分析，證明了本文核心算法能有效生成滿足目標的測試用例，且收斂性高，能克服一般GA算法的“早熟”收斂問題。而后，本文又利用了幾個具有數(shù)學復雜特征的純數(shù)學函數(shù)作為算法的適應度函數(shù)，來進化搜索滿足問題目標的測