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基于混沌遗传算法的测试用例自动生成研究

黄陈辉  
【摘要】:人们日益增长的需求,致使软件规模不断增加,软件测试对于软件的重要性愈发明显。同时软件测试的成本非常高,通常会消耗整个项目开发总财务资源的一半。软件测试主要还是手动过程,通过实验表明,软件测试自动化可以显著降低软件测试和软件开发的总成本,因此成为科学界争相研究的热点领域,其中测试用例的自动生成是软件测试的重要组成部分。目前已经探索了许多测试用例自动生成的方法,作为自动化测试用例的生成的有效方法,它们可以使用一系列智能优化算法进行搜索。本文使用的是其中最基础常用的遗传算法,并针对遗传算法后期种群波动现象造成的迭代次数过大、易陷入局部最优解等缺陷进行相应改进,以期提高遗传算法的准确率及软件的测试效率。本课题在软件测试用例自动生成背景下,研究遗传算法在该方面的应用,着重对软件测试面向路径的测试用例自动生成问题进行分析研究,并提出了一种混沌遗传算法的测试用例生成方法。本文方法针对传统遗传算法对初始种群的选择有一定的依赖性,初始种群更靠近最优解时可以得到较好的效果,使用基于反向学习的初始种群生成策略,对初始种群进行优化,使初始种群更靠近最优解;同时遗传算法的适应度函数的设计,没有充分考虑算法的并行能力,设计了同时针对所有目标路径的个体评价函数来提高遗传算法的效率;再使用沌序列来操作遗传算法的交叉,变异过程,提高算法全局寻优能力,避免陷入局部收敛(早熟)。最后设计了对比实验分别证明基于反向学习的初始种群生成策略、改进的适应度函数设计以及混沌变异(交叉)方法的有效性,并将本文方法应用在具体的工程实验中,与基本遗传算法,以及近些年其他人改进的遗传算法作对比。实验结果表明,改进的混沌遗传算法在提高代码的覆盖率的同时将遗传算法的效率提高了10.8%,较自适应遗传算法提高了8.49%,采用该方法在测试用例生成问题上优于传统算法,提升了算法效率和目标路径的覆盖率,在测试用例生成领域有一定作用。


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