基于K均值PSOABC的测试用例自动生成方法  

Automatic Testcase Generation Method Based on PSOABC and K-means Clustering Algorithm

作　　者：贾冀婷[1] 

机构地区：[1]西安邮电大学计算机学院,陕西西安710121

出　　处：《计算机技术与发展》2015年第6期12-15,共4页Computer Technology and Development

基　　金：国家自然科学基金资助项目(61050003);陕西省科技攻关计划项目(2009K08-26);陕西省教育自然科学基金项目(09JK727)

摘　　要：软件测试中测试用例自动生成技术对于确保软件质量与降低开发成本都是非常重要的。文中基于K均值聚类算法与粒子群算法和人工蜂群算法相结合的混合算法,提出了一种测试用例自动生成方法,并且对此方法进行了仿真实验。实验结果表明,与基本的粒子群算法、遗传算法的测试用例自动生成方法相比较,基于文中改进算法的测试用例自动生成方法具有测试用例自动生成效率高、收敛能力强等优点。To improve the automation ability of testcase generation in software testing is very important to guarantee the quality of soft-ware and reduce the cost of software. In this paper,propose an automatic testcase generation method based on particle swarm optimization,artificial bee colony algorithm and K-means clustering algorithm,and carry out the simulation experiments. The results show that the improved algorithm’ s efficiency is better and convergence ability is stronger than other algorithms such as particle swarm optimization and genetic algorithm in the automation ability of testcase generation.

关 键 词：软件测试 测试用例 粒子群优化算法 人工蜂群算法 K均值聚类算法 

分 类 号：TP311[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]