【摘 要】
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在软件的白盒测试中,为了提高测试的效率很有必要对测试用例进行优化.即用尽可能少的测试用例达到对测试覆盖的要求,这与旅行商问题(Traveling Salesman Problem,TSP)相似也
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在软件的白盒测试中,为了提高测试的效率很有必要对测试用例进行优化.即用尽可能少的测试用例达到对测试覆盖的要求,这与旅行商问题(Traveling Salesman Problem,TSP)相似也是一个典型的组合优化问题[1],目前解决这类问题的主要算法有遗传算法(Genetic A1gorithm,GA)、模拟退火算法(Simulated Annealing,SA).GA是模拟生物在自然环境中的遗传和进化过程而形成的一种自适应的全局优化概率搜索算法.SA算法用于优化问题的出发点是基于物理中固体物质的退火过程与一般优化问题的相似性,通过分析比较遗传算法优于模拟退火算法[2].这里是用遗传算法优化测试用例.
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