基于混合遗传算法的测试数据自动生成研究  

Study of automatic test data generation based on hybrid genetic algorithm

作　　者：曹晓燕[1] 邵定宏[1] 

机构地区：[1]南京工业大学电子与信息工程学院,江苏南京211816

出　　处：《计算机工程与设计》2010年第21期4670-4673,共4页Computer Engineering and Design

摘　　要：为了提高软件测试中测试数据自动生成的效率,提出了一种基于混合遗传算法的测试数据自动生成的方法。在传统的遗传算法中引入模拟退火的思想,先利用遗传算法快速搜索到近优解,再使用模拟退火算法局部寻优,实现两种算法的优势互补。实验结果表明,该算法有效避免了早熟问题,具有收敛速度快、搜索效率高等特点,能够更加快速地自动生成测试数据。In order to improve the efficiency of test data automatic generation, a method based on hybrid genetic algorithm is proposed. By combining the genetic algorithm with simulating annealing method, a suboptimal is gotten using genetic algorithm, and then a local optimization is searched by simulating annealing method. Thus, they can complement each other. The experimental results show that the algorithm can efficiently avoid premature convergence. It has the characteristics of fast convergence and high searching efficiency. So it can generate test data more efficiency.

关 键 词：混合遗传算法 测试数据 软件测试 遗传算法 搜索效率 

分 类 号：TP311[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]