检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]北京交通大学计算机与信息技术学院,北京100044
出 处:《计算机工程》2013年第1期49-53,共5页Computer Engineering
摘 要:为提高单元测试的效率,提出一种基于退火遗传算法的自动化单元测试方法。将遗传算子与进化代数进行关联,使其更快收敛于最优解。采用基于分支距离的方法构造适应值函数,根据代码转换功能,将判定结点处的代码转换为平行结构、将分支距离量化为[0,1]之间的数。实验结果表明,该方法能以更短的时间获得更高的代码覆盖率。In order to improve the test efficiency,this paper proposes a unit test method based on annealing Genetic Algorithm(GA).It makes the genetic operators associate to the evolution generation,thus it can lead to faster convergence to the optimal solution.When constructing the fitness function,it uses the method based on the branch distance.It makes the decision node into parallel structure by using the code conversion function.At last,every branch distance can be quantized to the number between zero and one.Experimental result proves that the algorithm can use shorter time to achieve higher code coverage.
关 键 词:软件测试 参数化单元测试 遗传算法 模拟退火算法 遗传算子 适应值函数
分 类 号:TP311[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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