【摘 要】
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在软件测试中,如何才能生成高效的测试用例一直是人们研究的热点。提出了一种基于模拟退火的遗传算法,用于测试数据的生成。该算法有效克服了传统GA局部搜索能力差和早熟现象
【机 构】
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安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室
【基金项目】
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安徽省自然科学基金(090412054)
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在软件测试中,如何才能生成高效的测试用例一直是人们研究的热点。提出了一种基于模拟退火的遗传算法,用于测试数据的生成。该算法有效克服了传统GA局部搜索能力差和早熟现象,同时也有效改善了SA全局搜索能力差的问题。随后提出了一个基于模拟退火遗传算法的测试数据自动生成的系统框架结构,并重点介绍了如适应度函数选取问题、编码问题和遗传算子改进问题等关键技术。实验结果表明,该算法运用在测试数据自动生成领域,其效率和效果都优于传统的遗传算法。
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