基于遗传算法的测试用例自动生成方法研究-论文.pdf

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1、2015年第6期信息通信2015(总第150期)INFORMATIONO[MIICAT10Ns(Sum．No150)基于遗传算法的测试用例自动生成方法研究杨实娟(河南师范大学计算机与信息工程学l览，河南新乡453007)摘要：软件测试是保证软件质量的一种有效手段，然而业内目前仍以人工测试为主。为了提高软件测试的自动化程度和测试效率，文章主要对软件测试用例的自动生成方法进行研究。在文章中以遗传算法为基本原理，论述了改进的“双种群自适应遗传算法”。该算法对发现种群的选择策略进行了优化，使软件测试过程趋于自动化，以缩短软件的开发周期。关键词：软件测试；遗传算法；测试用例自动生成中图分类号：

2、TP18；TP311．52文献标识码：A变章编号：1673-l131(2015)06—0030．011软件测试的目标为f，适应度函数为l=l，而u(x)是一个非负数。当求f函数的最大值时，必须取正数．b则用于保证函数u取得非负值。软件测试是软件工程的重要内容，其目的是尽可能的减传统遗传算法采用数学概率论中的相应依据得出每个个少软件中存在的缺陷与错误，使软件能够满足用户的需求。而体被选中保留下来成为父本的概率可用下式给出：测试的目标就是以尽可能少的时间和人力尽可能多地找出软Piu()／[u(j)+H(嚣2)十．十u(x)】(1)件中存在的缺陷与错误⋯。其中，N为种群中的个体数量(种群规

3、模)。2遗传算法及其改进算法由于传统遗传算法的适应度函数与目标函数呈现线性关2．1标准遗传算法系，使用这种算法，将会导致种群趋于单调。而发现种群的适遗传算法(GeneticAlgorithms，简称GA)模拟自然界中的应度函数与目标函数之间是非线性的函数关系，并与目标函生命进化机制，在人工系统中实现特定目标的优化。遗传算数的蓑系为；法的实质是通过群体搜索技术，根据适者生存的原则，逐代进u(x)~lfx)．fit)I(2)化并最终得到最优解。它的一般过程是：初始群体的产生、求其中，fit)表示的是第t代种群个体的目标函数数值的每一个体的适应度、选择优良个体、优良个体两两配对，通过平均值

4、，lf(x)-f(t)l表示第t代种群个体的适应度值是取决随机交叉其染色体并随机变异某些染色体的基因后生成下一于某个个体目标函数值与此种群的平均目标函数值的差异程度。代群体，按照此方法使群体逐代进化，直到满足进化终止条件。将(1)式和(2)式组合选择保留的父本进行繁殖时，被保其实现方法如下；留的适应度值大的父本包含了目标函数值为“优”和“差”两种根据实际问题确定可行解域。利用数值串编码或字符串类别的个体，淘汰的是大量“中等”的个体，这样发现种群中包编码表示可行解域的每一解；含了较多的有效模式。这也是发现种群比传统遗传算法种群对可行解配以一个度量好坏的依据，并用一函数表示，叫具有更快的

5、搜索速度的一个主要原因。做适应度函数。个体的适应度函数值鹧大其对环境的适应能优良种群的选择策略：根据优良种群的特点，其种群的平力越强，则越有机会被保留下来；均适应度值都较大，个体之间的适应度差异较小，这也决定采从具体的实际情况出发，选择合理的参数群体规模M、交用一般的选择方式即可。这里我们可以用轮盘赌选择的方式，叉概率Pc、变异概率Pm、进化终止条件，以对遗传算法影响最既能保持种群在进化时的多样性，也能防止进化过程中丢失小的运行进行进化。优秀个体的信息。在以后的代代相传中，总能保留适应度高2．2改进的双种群自适应遗传算法的个体，选择出适应环境能力强的种群个体。2．2．1双种群的设计3

6、结语用两个子种群代替原来的单一种群，避免种群的过早收大量的研究和应用表明，遗传算法在优化方面具有好敛，就每个子种群按不同的策略来进行划分。由于黄金分割的实用性和稳健性，是一种性能较好的算法。改进后的双率体现了事物内部关系的和谐与均衡，而且在生物学界已有种群自适应遗传算法在健壮性、运行效率上与标准遗传算充分的体现，为此引进0．618的规律。这样，我们采用如下方法相比均有较大的优势，很大程度上提高了自动生成测试式设计双种群：用例的可靠性。但是在实际生活中的工程应用上，自动测初始生成N个个体；试技术的实用性还有待提高，故需要投入更多精力到对自把所有个体按适应度从大到小进行排序；动测试技术和

7、方法中的应用研究中，以提高自动测试的效适应度较小的【0．628个个体组成一个种群，称为发现种群；率和实用性。适应度较大的[0．372N]个个体组成一个种群，称为优良种群；2．2．2种群的选择策略参考文献：发现种群的选择策略：根据发现种群的特点可知其适应[1】罗银．基于遗传算法的软件测试数据自动生成研究[D】．广度相对小，差异比较大。因此对于发现种群的选择策略，文章卅I：中山大学，2009将加以改进以保持子代种群中个体的多样性。传统的遗传算[2]丁蕊，冯宪彬