基于SA-PSO的多态路径测试数据生成方法

• 作者: 周吉 曾一 蔡森虎 覃钊璇 许林
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 粒子群优化算法 模拟退火算法 多态 测试路径 测试数据 ’
• 年，卷（期）: 2011,（8）
• 所属期刊栏目: 软件技术研究
• 页码范围: 3034-3036
• 分类号: TP311
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2011.08.064

摘要

目前测试数据生成方法多数未考虑到面向对象软件的多态特性,无法运用生成的测试数据对程序的多态信息进行充分的测试.根据多态路径测试数据生成的要求,提出了一种应用模拟退火一粒子群优化( simula-ted annealing-particle swarm optimization,SA-PSO)混合算法在多态路径测试中生成测试数据的方法,并通过多态性实例对基本粒子群算法、遗传算法、PSO-GA(particle swarm optimization-genetic algorithm)和SA-PSO算法在相同条件下进行了比较,结果表明SA-PSO算法具有更强的搜索能力,可以更快地发现全局最优解,能更好地为包含多态信息的测试路径生成测试数据.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	曾一	重庆大学计算机学院	76	855	14.0	25.0
2	周吉	重庆大学计算机学院	9	42	3.0	6.0
3	许林	重庆大学计算机学院	6	62	4.0	6.0
4	蔡森虎	重庆大学计算机学院	3	13	2.0	3.0
5	覃钊璇	重庆大学计算机学院	3	39	3.0	3.0