用于测试用例自动生成的遗传算法改进

例集判断测试与覆盖率之间的关系，并对测试效果进行分析。

对数据进行优化过程中，测试数据集用Test={t1,t2,…,t n}表示，每一个测试用例用t i表示，对应的测试代价Cost j(Cost j＞0)，具体包含CPU时间、运行需要的内存空间、人力等。

将测试数据转化为一个Tests的真子集MinTS，它的测试覆盖满足Tests的测试覆盖度。

对其进行优化需要满足以下条件：第一，测试用例数据库包括在程序执行过程中每一个具体分支使用到的数据。

第二，测试数据覆盖率全，各分支路径输入数据都在执行范围之内。

第三，数据测试用例记录每一个CPU 运行。

测试数据用例优化的思想是将测试代价最下的用例加入到最优化测试集合中，下一步将覆盖测试需求删除，反复重复这一过程，直到出现两个相同的测试用例，然后将其加入到最优测试集合的中，当其满足所有的测试需求时，算法停止。

法的应用范围与移植性[2]，笔者把该算法封装成动态链接库（.dll文件），在系统需要时可以方便调用。

本文开发环境在VS2012环境下，算法动态链接库设计步骤具体如下：第一，在VS2012主界面下选择Win32应用程序新建一个空的算法动态链接库并命名为Gaijin.dll，保存到与主程序相同的目录下；第二，新建与算法相关的类，主要添加头文件bianmadll.h、bianmadll.cpp、chushihuadll.h、chushihuadll. cpp、yichuanxiliedll.h、yichuanxiliedll.cpp、diedaicaozuodll. h以及diedaicaozuodll.cpp，分别负责遗传算法二进制编码相应的定义和编码化执行、改进型遗传算法的参数初始化的定义和编码化执行、遗传系列操作的定义和编码化执行以及迭代操作的定义和编码化执行等。

在上述工作的基础上生成解决方案Gaijin.dll，可以供主程序随时调用，也可以进行移植和生成单元测试用例。

遗传算法在自动化测试中的应用案例自动化测试是软件开发过程中不可或缺的一环。

它通过使用各种工具和技术来自动执行测试用例，从而提高测试效率和准确性。

然而，随着软件规模的不断增大和复杂性的增加，传统的手动编写和执行测试用例的方法已经无法满足需求。

在这种情况下，遗传算法作为一种优化算法，被引入到自动化测试中，以提高测试用例的质量和覆盖率。

遗传算法是一种模拟自然进化过程的优化算法，它通过模拟遗传、变异和选择等过程，从一个初始的随机种群中逐步演化出最优解。

在自动化测试中，遗传算法可以被用来生成更加有效和全面的测试用例。

首先，遗传算法可以用来生成测试用例的输入数据。

在软件测试中，输入数据的选择对于测试用例的有效性至关重要。

传统的方法往往只能覆盖到一部分输入空间，而遗传算法可以通过随机生成和演化的方式，搜索到更加广泛和多样化的输入数据。

这样一来，测试用例的覆盖率就会大大提高，从而发现更多的潜在问题。

其次，遗传算法可以用来优化测试用例的执行顺序。

在自动化测试中，测试用例的执行顺序对于发现问题的效率和速度有着重要的影响。

传统的方法往往只能按照固定的顺序执行测试用例，而遗传算法可以通过评估测试用例之间的相互关系，找到最优的执行顺序。

这样一来，测试用例的执行时间就会大大减少，从而提高测试效率。

此外，遗传算法还可以用来生成更加复杂和多样化的测试用例。

在传统的自动化测试中，测试用例往往只能覆盖到一些基本的功能和场景。

而遗传算法可以通过不断演化和优化，生成更加复杂和多样化的测试用例。

这样一来，测试用例的质量和覆盖率就会大大提高，从而发现更多的潜在问题。

最后，遗传算法还可以用来优化测试用例的断言和预期结果。

在自动化测试中，断言和预期结果的正确性对于测试用例的有效性至关重要。

传统的方法往往只能通过手动编写和维护的方式，而遗传算法可以通过不断演化和优化，找到最优的断言和预期结果。

这样一来，测试用例的准确性就会大大提高，从而发现更多的潜在问题。

基于改进遗传算法的软件测试用例自动生成作者：何金花郑利华
来源：《软件导刊》2016年第09期
摘要摘要：快速、高效地生成测试用例是软件测试的关键。

遗传算法通过模拟生物进化中的自然选择和交配变异寻找问题的全局最优解，传统遗传算法容易导致早熟收敛。

针对这一缺陷，提出一种改进的遗传算法，并将该算法应用于测试用例生成中。

实验结果表明，该算法生成测试用例比传统遗传算法效果更好，是一种行之有效的方法。

关键词关键词：测试用例；遗传算法；自适应交叉；自适应变异
DOIDOI：10.11907/rjdk.162124
中图分类号：TP306
文献标识码：A文章编号文章编号：16727800（2016）009001003
基金项目基金项目：广西教育厅科研项目（2013LX173）；广西高等学校特色专业及课程一体化建设项目（GXTSZY279）；广西高校机器人与焊接技术重点实验室主任基金项目（JQR2015ZR02）；桂林航天工业学院科研项目（X12Z006，X11Z028）
作者简介作者简介：何金花（1979-），女，湖南浏阳人，硕士，桂林航天工业学院计算机科学与工程系讲师，研究方向为软件工程、软件测试；郑利华（1970-），男，山东临淄人，桂林航天工业学院计算机科学与工程系副教授，研究方向为软件工程、嵌入式系统。

IGA_利用改进遗传算法的软件故障定位辅助测试用例生成方法IGA:利用改进遗传算法的软件故障定位辅助测试用例生成方法摘要：在软件开发过程中，故障定位和测试用例生成是两个关键的任务。

本文提出了一种基于改进遗传算法的方法，用于辅助故障定位和测试用例生成。

在实验中，通过对某个软件系统进行测试和故障定位，验证了该方法的有效性和可行性。

1. 引言软件故障定位和测试用例生成是软件开发过程中非常重要的任务。

故障定位旨在识别和修复在软件系统中发现的缺陷和错误，而测试用例生成则是为了验证软件系统的正确性。

传统的故障定位和测试用例生成方法存在效率低、覆盖率不足等问题。

因此，提出一种改进的遗传算法（Improvement Genetic Algorithm, IGA）来辅助故障定位和测试用例生成是非常有必要的。

2. IGA的原理IGA是一种进化算法，其基本原理是通过模拟生物遗传进化的过程来搜索问题的解空间。

与传统的遗传算法相比，IGA通过引入一系列改进策略提高了搜索过程的效率和质量。

具体而言，IGA采用了交叉算子和变异算子来生成新的个体，并通过适应度函数评估个体的适应度。

通过不断地迭代进化，最终得到全局最优解。

3. IGA在故障定位中的应用在故障定位中，IGA可以通过分析系统日志和错误报告等信息，确定可能的错误位置，并生成相应的测试用例。

首先，IGA利用改进的遗传算法对系统日志和错误报告进行聚类分析，找出可能存在故障的模块。

然后，IGA通过适应度函数计算每个模块的适应度，并根据适应度进行故障定位。

最后，IGA生成相应的测试用例，以验证故障定位的准确性。

4. IGA在测试用例生成中的应用在测试用例生成中，IGA可以通过分析软件系统的需求文档和源代码等信息，生成全面且有效的测试用例。

首先，IGA采用改进的遗传算法对系统需求进行建模，并生成初始种群。

然后，IGA通过适应度函数评估每个个体的覆盖率和准确性，并通过交叉和变异操作生成新的个体。

基于遗传算法的自动化测试用例生成研究随着软件开发的发展，自动化测试在软件质量保证中的重要性日益凸显。

传统的手工测试无法满足快速迭代和高质量要求，而自动化测试则可以更快、更准确地发现软件中的问题。

然而，自动化测试的一个重要挑战是如何生成高效且全面的测试用例，以覆盖软件的各个功能和路径。

为了克服这个挑战，一种被广泛应用的方法是利用遗传算法来生成测试用例。

遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的优化算法，它可以通过对测试用例进行适应度评估和演化，自动地搜索出最优的测试用例解决方案。

首先，基于遗传算法的自动化测试用例生成需要一个适应度函数来评估每个测试用例的质量。

适应度函数可以根据测试用例的覆盖率、错误检测率等指标来进行评估。

通过分析代码的结构和逻辑，可以设计出一系列判断条件，用于判断测试用例是否符合预期行为。

然后，利用遗传算法的搜索过程可以自动地演化出更好的测试用例。

首先，需要初始化一个种群，其中包含多个初始测试用例。

然后，通过交叉、变异和选择等遗传操作，不断迭代地生成新的测试用例。

交叉操作可以将两个测试用例的某些部分进行组合，生成具有不同特征的新测试用例。

变异操作可以对测试用例进行随机改变，引入新的测试情况。

选择操作则根据适应度函数对测试用例进行筛选，选择出适应度更高的个体参与下一轮遗传操作。

在遗传算法的迭代过程中，可以采用一些启发式搜索策略，以加速测试用例的生成过程。

例如，可以选择性地引入一些启发式规则，根据已有的测试用例和代码的结构特点，通过优先考虑代码关键路径等方式来指导遗传算法的搜索方向。

此外，针对自动化测试用例生成的研究还可以结合其他技术，进一步提高测试用例的质量和效率。

例如，可以结合模型检测、符号执行等技术，扩大测试空间和增强测试用例的覆盖率。

还可以利用机器学习算法，对已有的测试用例和代码特征进行学习，从而进一步优化遗传算法的搜索过程。

最后，基于遗传算法的自动化测试用例生成不仅可以应用于单个软件的测试，还可以用于多个软件的兼容性测试。

对于测试用例生成的遗传算法改进
吴昊;李浩然;万交龙
【期刊名称】《计算机系统应用》
【年(卷),期】2016(025)008
【摘要】软件测试技术中,高效的测试用例生成能够大幅简化测试工作,提高测试效率,节省软件开发成本.遗传算法作为一种高效的搜索寻优算法已被广泛应用到测试用例自动生成的研究中,然而传统的遗传算法虽然具有良好的全局搜索能力,但对于局部空间的求精问题却不是很有效,存在早熟问题.针对这些问题,结合禁忌搜索算法,对传统的遗传算法在适应度函数、遗传算子方面进行改进,并进行遗传导向控制,能够有效控制遗传早熟问题,提高遗传算法的局部寻优能力.实验结果表明,本文所建议的方法在测试用例生成的效率和效果方面均优于基于传统遗传算法的测试用例方法.【总页数】6页(P200-205)
【作者】吴昊;李浩然;万交龙
【作者单位】湖南大学信息科学与工程学院,长沙410082;湖南大学信息科学与工程学院,长沙410082;湖南大学信息科学与工程学院,长沙410082
【正文语种】中文
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4.一种改进的退火遗传交叉算法在测试用例生成中的应用研究 [J], 施冬冬; 李如平; 吴房胜; 潘晓君
5.Web应用前后端融合的遗传算法并行化测试用例生成 [J], 王微微; 李奕超; 赵瑞莲; 李征
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