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摘要:
复杂软件大规模路径覆盖测试数据生成问题普遍存在,但缺乏有效的解决方法,为此提出一种基于自适应分组的大规模路径覆盖测试数据进化生成方法.在进化过程中,通过合并满足条件的组,将测试数据生成问题转化为数量不断减少的约束多目标优化问题,采用多种群遗传算法加以解决,并给出了合并后的种群形成策略.将所提出的方法应用于基准测试程序,结果表明可以大大减少测试数据生成时间,为提高软件测试效率提供了一条可行途径.
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自适应
SAGA
面向多路径覆盖的测试数据生成方法
测试数据
多路径
遗传算法
适应度函数
一种新的软件测试数据的进化生成方法
程序结构
程序规范
测试数据
适应度函数
内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 基于自适应分组的大规模路径覆盖测试数据进化生成
来源期刊 控制与决策 学科 工学
关键词 软件测试 路径覆盖 遗传算法 分组 自适应
年,卷(期) 2011,(7) 所属期刊栏目 论文与报告
研究方向 页码范围 979-983
页数 分类号 TP301
字数 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 巩敦卫 中国矿业大学信息与电气工程学院 117 1590 22.0 32.0
2 张婉秋 中国矿业大学信息与电气工程学院 5 18 2.0 4.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
软件测试
路径覆盖
遗传算法
分组
自适应
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
控制与决策
月刊
1001-0920
21-1124/TP
大16开
沈阳东北大学125信箱
1986
chi
出版文献量(篇)
7031
总下载数(次)
20
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
高等学校博士学科点专项科研基金
英文译名:
官方网址:http://std.nankai.edu.cn/kyjh-bsd/1.htm
项目类型:面上课题
学科类型:
论文1v1指导