【摘 要】
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为了降低变异测试的计算代价,提出了一种基于OPTICS算法的变异体约简方法。首先利用OPTICS算法对变异体进行聚类,让相似的变异体在同一类簇中,然后从每个类簇中随机选取一个
【机 构】
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解放军理工大学指挥信息系统学院,全军军事训练软件测评中心,淮阴师范学院
【基金项目】
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江苏省自然科学基金资助项目（BK20141072）
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为了降低变异测试的计算代价,提出了一种基于OPTICS算法的变异体约简方法。首先利用OPTICS算法对变异体进行聚类,让相似的变异体在同一类簇中,然后从每个类簇中随机选取一个变异体作为代表,与其余离散的变异体组成新的变异体集合,从而达到约简变异体数量的目的。为了验证算法的效果,选择一组常用的被测程序进行实验,并和K-means算法进行比较。实验结果表明,该方法在不降低变异充分度的情况下取得了良好的约简效果,有效地减少了变异体的数量,从而降低了变异测试所产生的计算代价。
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