基于惩罚函数的演化测试优化方法研究

• 作者: 周晓宇 张楠 陈林
• 来源期刊: 计算机与数字工程
• 学科: 工学
• 关键词: 演化测试 惩罚函数 无效解 退化现象
• 年，卷（期）: 2009,（4）
• 所属期刊栏目: 算法与分析
• 页码范围: 1-3
• 页数: 3页
• 分类号: TP391.1
• 字数: 2929字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-9722.2009.04.001

摘要

演化测试是一种有效的测试用例自动生成技术.它将测试用例的生成的过程转化为一个利用遗传算法进行数值优化的问题,可以自动生成高质量的测试用例.目前,演化测试技术已经在许多测试领域被广泛地研究.研究发现,演化测试过程中无效解和局部最优解的存在扰乱了演化正常进行,降低了演化测试的性能.针对演化测试中存在的问题,提出基于惩罚函数的适应值函数F(x),对无效解和局部最优解进行惩罚,有助于演化过程中根据适应值选择更合适的个体进行遗传操作,提高演化测试的性能.实验结果表明,F(x)有效降低了无效解和局部最优解的适应值,提高了演化测试的性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周晓宇	东南大学计算机科学与工程学院	22	678	12.0	22.0
2	陈林	东南大学计算机科学与工程学院	25	260	9.0	15.0
3	张楠	东南大学计算机科学与工程学院	5	22	2.0	4.0