基于SA的改进遗传算法的测试数据生成研究

• 作者: 石利平
• 来源期刊: 测控技术
• 学科: 工学
• 关键词: 测试数据 软件测试 遗传算法 模拟退火算法 适应度函数
• 年，卷（期）: 2013,（7）
• 所属期刊栏目: 软件纵横
• 页码范围: 114-117
• 页数: 4页
• 分类号: TP311
• 字数: 3389字
• 语种: 中文

摘要

测试数据的自动生成研究是软件测试的一个焦点问题,测试数据的自动生成可以提高测试工作效率,节约测试成本.考虑遗传算法(GA)和模拟退火算法(SA)各自优缺点,提出遗传/模拟退火(GASA)混合算法的策略,在标准的GA中融入SA,在GA的局部搜索中引入SA,SA的随机状态受限于遗传优化算法的结果,GA的种群更新是由SA的退温算法和随机状态产生函数来控制,从而得到最优解.GA-SA算法取长补短,提高了算法的全局和局部搜索能力,能避免GA过早收敛,提高了算法搜索最优解的能力.实验结果表明,GASA算法寻找最优解所需的迭代次数明显优于标准GA.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	石利平		33	175	7.0	12.0