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《北京化工大学》 2014年
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基于多种群遗传算法的可扩展有限有限状态机测试数据生成

周小飞  
【摘要】:随着信息科学、计算科学的快速发展,与之相关的软件产业己逐渐成为一种蓬勃发展的行业。软件质量以及可靠性越来越受到用户的高度关注。软件测试以解决软件开发过程中产生的软件缺陷和漏洞为目的,可以有效保障软件质量和可靠性。然而,软件测试是一种复杂、耗时的工作,为进一步降低软件测试在整个软件开发过程中的人力及物力开销,提高软件整体的质量和效率,软件测试的自动化技术得到了广泛的应用。 可扩展有限状态机(Extended Finite State Machine, EFSM)是在有限状态机(Finite State Machine, FSM)的基础上,增加了状态迁移执行所需的变量、前置条件和由此所触发的一系列操作。EFSM可以更加精确地刻画软件系统的动态行为,被广泛应用于软件规格说明中,因此针对EFSM模型的测试数据自动生成研究具有重要的实用价值和理论意义。随着启发式搜索算法在软件测试数据生成中的广泛应用,利用搜索算法实现EFSM模型测试数据自动生成取得了一定的成果。多种群遗传算法(Multi-Population Genetic Algorithm, MPGA)是一种新颖的并行搜索算法,采用多个种群同时进化,种群之间进行个体迁移的策略,可以进一步提高算法的搜索效率 为此,针对EFSM模型,本文提出一种面向EFSM路径的测试数据自动生成方法,利用MPGA实现其测试数据的自动生成。在此基础之上,分析讨论MPGA的种群数量、迁移间隔、迁移率、迁移策略等相关因素对EFSM模型测试数据生成效率的影响,运用单一变量法分析获取MPGA在EFSM测试数据生成的最优参数组合,并进行了大量的实验。实验结果表明:利用MPGA实现EFSM模型的测试数据自动生成是确实可行的,其测试数据生成效率优于单种群遗传算法(GA)的测试数据生成效率;经过单一变量法获得的MPGA最优参数组合,可以有效提高EFSM模型的测试数据生成效率,这为后续进一步探讨基于MPGA的测试数据自动生成研究奠定了基础。
【学位授予单位】:北京化工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2014
【分类号】:TP311.53;TP18

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【参考文献】
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【共引文献】
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