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基于LSGA的最小测试用例集自动生成

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摘要

测试数据的生成是一个复杂的问题且其技术和方法还不成熟.根据实现语句覆盖的测试目标,提出了最大稳定遗传算法(LSGA).该算法充分考虑了遗传算法的稳定性并在构造适应度函数和路径编号时提出了"邻近者优先"原则和"就近路径编号"原则.这个算法可以生成满足测试目标的最小用例集且其性能明显优于遗传算法.

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来源
《微电子学与计算机》 |2011年第12期|115-118|共4页
作者
刘冬; 靳蓓蓓; 阙向红;
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作者单位

皖医弋矶山医院计算机中心;

华中科技大学网络与计算中心;

安徽师范大学;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类理论、方法;
关键词
测试用例集; 测试用例; 基本路径集; 最大稳定遗传算法; 遗传算法; 软件测试;

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