基于一种遗传算法的最小测试用例集自动生成

基于遗传算法的测试数据自动生成技术研究的开题报告一、研究背景和意义随着软件开发的不断发展，软件测试的重要性也越来越受到重视。

测试是保证软件质量、可靠性和安全性的重要手段，但测试数据的生成和选择成为影响测试准确性和效率的重要因素之一。

传统测试方法往往需要大量的人力、物力和时间资源，而生成的测试数据可能不全面、不充分和不准确，从而导致测试效果不佳。

遗传算法作为一种优秀的搜索和优化方法，具有高效率、自适应、全局优化等特点，被广泛应用于生物学、工程学、计算机科学等领域。

将遗传算法应用于测试数据的生成和选择，可以大大提高测试效率和准确性，为软件测试提供重要支持。

二、研究目标和内容本研究旨在基于遗传算法，探索一种高效、自适应的测试数据自动生成技术。

具体研究内容包括：1. 提出一种基于遗传算法的测试数据自动生成模型，结合测试目标、特性和约束条件，实现测试数据的全面、充分和准确生成。

2. 设计和实现测试数据的适应性和迭代选择机制，优化测试数据的生成过程，提高测试质量和效率。

3. 利用实验分析、建模和仿真等手段，验证和评估基于遗传算法的测试数据自动生成技术的有效性和实用性。

三、研究方法和步骤本研究将采用以下研究方法和步骤：1. 研究遗传算法和软件测试的相关理论和技术，分析测试数据自动生成的关键问题和挑战。

2. 提出基于遗传算法的测试数据自动生成模型，确定优化目标、评价指标和约束条件。

3. 实现测试数据的生成和选择机制，包括编码、遗传操作、适应性评价和选择策略等关键环节。

4. 利用模拟和实际测试案例，验证和评估基于遗传算法的测试数据自动生成技术的有效性和实用性。

5. 分析和总结研究结果，提出进一步改进和拓展的建议和方向。

四、预期成果和创新点本研究的预期成果包括：1. 提出一种基于遗传算法的测试数据自动生成技术，实现测试数据的全面、充分和准确生成。

2. 设计和实现测试数据的适应性和迭代选择机制，优化测试数据的生成过程，提高测试质量和效率。

基于组合混沌遗传算法的最小测试用例集生成申情;蒋云良;沈张果;楼俊钢【摘要】最小测试用例集生成是软件测试的重要研究领域之一.将具有均匀分布特性的Chebyshev和Logistic混沌映射相结合的混沌序列引入遗传算法的选择、交叉和变异操作,并在遗传测试用例选择方法中添加混沌扰动,实现全局最优,以解决遗传算法用于测试用例集约简时局部搜索能力弱、易早熟收敛等问题.在随机生成的测试用例需求对应关系及Siemens测试套件等实例上进行了实验研究,并与现有的经典方法在测试用例集生成规模和算法执行时间上进行了比较,实验结果表明,在保持算法执行时间的基础上,在遗传测试用例方法中引入混沌映射有助于生成规模更小的测试用例集.【期刊名称】《电信科学》【年(卷),期】2016(032)006【总页数】10页(P93-102)【关键词】软件测试;测试用例最小化;混沌遗传算法;测试用例【作者】申情;蒋云良;沈张果;楼俊钢【作者单位】湖州师范学院信息工程学院,浙江湖州313000;湖州师范学院信息工程学院,浙江湖州313000;湖州师范学院信息工程学院,浙江湖州313000;湖州师范学院信息工程学院,浙江湖州313000【正文语种】中文【中图分类】TP311计算机系统已被应用到社会生活各方面，软件形式更加复杂多样，规模越来越大。

在这样的背景下，保证软件质量，使其准确完成预期目标变得尤为重要。

软件测试是软件质量保证中必不可少的一部分，为满足一定测试需求覆盖率，生成的测试用例数目往往异常庞大；另一方面，软件系统开发过程的迭代需要频繁地进行回归测试，测试冗余严重。

为提高测试效率、降低测试成本，减少测试用例的执行、管理与维护的开销，测试用例集的约简是极为必要的［1-3］。

若用 R=｛r1，r2，…，rk｝表示测试需求集，T=｛t1，t2，… ，tn｝表示测试用例集，（其中，n 代表测试用例数量，k 代表需求数量），可用一个n×k 矩阵 g［i］［j］来表示测试用例 ti与测试需求rj的覆盖关系为：其中，g［i］［j］的取值为 0 或 1，g［i］［j］=1 则表示用例 ti可以覆盖需求 rj，g［i］［j］=0 表示用例 ti不能覆盖需求 rj。

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。

基于遗传算法的软件测试用例自动生成研究作者：刘东旭吴昊来源：《无线互联科技》2018年第12期摘要：测试用例由测试输入数据以及与之对应的输出结果组成，测试用例设计的好坏直接决定了测试的效果和结果，所以说在软件测试活动中最关键的步骤就是设计有效的测试用例。

文章阐述了一种寻优搜索算法来自动生成软件测试用例数据，即遗传算法，利用遗传算法原理的模型图结合测试用例设计需求，介绍了遗传算法自动生成测试用例数据的思想和步骤，并在此基础上研究了基于遗传算法在测试用例自动生成上的技术。

利用此方法产生的测试用例数据可以产生较好的测试结果。

关键词：软件测试；测试用例；遗传算法1 遗传算法概述遗传算法（Genetic Algorithm，GA）是在20世纪70年代由美国科学家提出的，是模拟自然界的生物物种的进化和遗传机制原理用来寻找最优解的自组织、自适应搜索算法。

软件测试与软件质量是成正比的关系。

测试工作的质量决定了软件的质量，而测试用例的优劣又决定了测试工作的质量，人工的用例设计耗时耗力且存在主官片面性，因此，要设计出最优最少的用例找出软件中尽可能多的缺陷是测试人员需要解决的问题。

本文在阐述了软件测试的特点及测试用例设计之后，结合软件测试与遗传算法各自的特点，分析利用遗传算法自动生成软件测试用例数据的应用，研究用于软件测试用例数据自动生成的遗传算法。

2 软件测试及测试用例设计软件测试是由测试人员获取需求规格说明书，设计文档及源程序清单等资料，结合测试用例设计方法有针对性地设计出大量的测试用例，测试用例执行人员执行设计出的用例找出软件中存在的问题[2]。

因此软件测试的目的找出程序在设计过程中的问题（或者叫缺陷）。

所以软件测试是在软件开发整个周期中找出软件中存在的缺陷，而并不是为了验证软件的正确。

软件测试团队在进行测试时主要包括以下几个步骤。

（1）编写软件测试计划方案；（2）利用常用的测试用例设计方法编写测试用例；（3）测试人员逐条执行用例，如找出缺陷，标记并提交；（4）测试人员追踪缺陷状态，进行回归测试；（5）编写本次测试总结报告。

基于自适应遗传算法的软件测试用例自动生成
李柱
【期刊名称】《计算机系统应用》
【年(卷),期】2016(025)001
【摘要】在软件测试中,测试成功的关键是快速、高效的生成测试用例.遗传算法是一种通过模拟自然界生物进化过程搜寻最优解的一种算法,算法通过选择、交叉和变异操作引导算法搜索方向,逐步接近全局最优解.传统遗传算法由于具有较好的全局搜索能力,因此被很多科研人员应用于测试用例生成.但遗传算法的固有缺陷"早熟收敛",容易导致算法收敛于局部最优.针对这种情况.提出一种自适应遗传算法,该算法交叉算子和变异算子可根据程序变化自动调整,随后,将改进后的算法应用于一程序的测试用例生成中.测试结果表明该算法在测试用例生成的效率和效果方面优于传统搜索算法和普通改进算法.
【总页数】5页(P192-196)
【作者】李柱
【作者单位】重庆交通大学,重庆400074
【正文语种】中文
【相关文献】
1.基于遗传算法的软件测试用例自动生成研究 [J], 刘东旭;吴昊
2.基于改进遗传算法的软件测试用例自动生成 [J], 何金花;郑利华
3.基于改进遗传算法的软件测试用例自动生成 [J], 何金花;郑利华
4.基于遗传算法的测试用例自动生成方法综述 [J], 赫彦文;刘紫阳;李建义;彭新宇
5.基于混沌遗传算法的测试用例自动生成研究 [J], 黄陈辉;吴海涛;阮江涛;钱程因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。