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摘要:
结构性测试是标识测试用例的基本方法之一.由于程序语言的复杂性以及被测程序的多样性,自动生成结构测试数据的一种有效方法是根据程序运行结果指导生成过程,通过不断迭代,生成符合要求的测试数据集.提出一种基于Messy GA的结构测试数据自动生成方法,将测试覆盖率表示为测试输入集X的函数F(X),并利用Messy GA不需要染色体模式排列的先验知识即可进行优化求解的性质对F(X)进行迭代寻优,进一步提高了搜索的并行性,并最终提高测试覆盖率.对一组标准测试程序和若干实际应用程序的实验结果表明,较之现有基于遗传算法的生成方法,该方法能够以更高的效率生成更高质量的测试数据,并适用于较大规模的程序.
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文献信息
篇名 一种基于Messy GA的结构测试数据自动生成方法
来源期刊 软件学报 学科 工学
关键词 结构测试 测试数据 测试用例 自动生成 遗传算法 变长度染色体 Messy GA
年,卷(期) 2006,(8) 所属期刊栏目 系统软件与软件工程
研究方向 页码范围 1688-1697
页数 10页 分类号 TP311
字数 9119字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王永吉 15 1036 10.0 15.0
5 赵琛 9 88 4.0 9.0
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研究主题发展历程
节点文献
结构测试
测试数据
测试用例
自动生成
遗传算法
变长度染色体
Messy GA
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
软件学报
月刊
1000-9825
11-2560/TP
16开
北京8718信箱
82-367
1990
chi
出版文献量(篇)
5820
总下载数(次)
36
总被引数(次)
226394
相关基金
国家高技术研究发展计划(863计划)
英文译名:The National High Technology Research and Development Program of China
官方网址:http://www.863.org.cn
项目类型:重点项目
学科类型:信息技术
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