微粒群算法在软件测试数据生成中的应用  

Application of the Particle Swarm Optimization in Software Test Data Generation

作　　者：尉小环[1] 高慧敏[1] 李峰[2] 

机构地区：[1]太原科技大学计算机科学与技术学院,太原030024 [2]浙江吉利汽车研究院有限公司电子电器研究所,浙江临海317000

出　　处：《太原科技大学学报》2009年第4期294-296,共3页Journal of Taiyuan University of Science and Technology

基　　金：山西省自然科学基金(20041048)

摘　　要：提出了用微粒群算法作为核心搜索算法来生成软件结构测试数据的方法和技术,讨论了参数的选择、评价函数的构造及插装问题的解决方案。实验结果表明,该算法在测试数据自动生成的效率与效果方面,优于遗传算法。与其他进化算法相比,微粒群算法还避免了二进制编码的麻烦,并且操作更加简单。This paper proposes a kind of structural test data automatic generation based on Particle Swarm Optimization （PSO）. Then some main problems about the parameter selection, evaluation function construction and program instrumentation are discussed. The empirical results show that this algorithm is superior to the genetic algorithm in effect and efficiency. Compared with other evolution algorithms, Particle Swarm Optimization does not need to use binary coding and its operation is more easy and simple.

关 键 词：软件测试 测试数据 程序插装 微粒群算法 

分 类 号：TP311[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]