改进的差分演化算法在测试数据生成中的应用  

Application of modified differential evolution in test data generation

作　　者：黄小城[1] 王希武[1] 常东升[2] 何刚 

机构地区：[1]军械工程学院计算机工程系 [2]中国人民解放军92510部队装备部 [3]利民机械厂军代室

出　　处：《计算机应用》2009年第6期1722-1724,1754,共4页journal of Computer Applications

摘　　要：针对现有的测试数据生成方法存在的算法复杂、参数设置不易等问题,提出一种基于改进的差分演化算法的软件测试数据自动生成方法。该方法对差分演化算法的操作算子进行改进,解决了差分演化算法生成离散型测试数据的问题。通过具体实验,验证了该方法的可行性和有效性。A kind of software test data automated generation method based on Differential Evolution （DE） algorithm was proposed to solve the problems of the existing method, such as too complex test data generation and the difficultly setting parameters in the algorithms, etc. This method ameliorated the operators of DE algorithm to avoid the discrete test data generation based on DE algorithm. The feasibility and validity of this method was validated through specific experiments.

关 键 词：软件测试 测试数据生成 差分演化 函数极小化 

分 类 号：TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] TP311.5[自动化与计算机技术—控制科学与工程]