测试数据生成中遗传算法的改进

• 作者: 于磊 冯俊池
• 来源期刊: 计算机辅助设计与图形学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 测试数据生成 多路径 遗传算法 定向变异
• 年，卷（期）: 2015,（10）
• 所属期刊栏目: VLSI 设计与测试及电子设计自动化
• 页码范围: 2008-2014
• 页数: 7页
• 分类号: TP311.5
• 字数: 5191字
• 语种: 中文

摘要

为了提高测试数据自动生成的效率，提出基于改进遗传算法的多路径测试数据生成方法。首先将定向变异算子引入遗传算法，根据当前最优解产生变异个体，使变异向有利的方向进行，在保持种群多样性的同时提高局部搜索能力；然后综合考虑执行路径与目标路径间的路径相似程度以及谓词分支距离，设计了个体适应度评价函数，以有效地区分个体的优劣程度。针对基准程序进行实验，验证了该方法相对于传统方法的优越性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	于磊		7	38	5.0	6.0
5	冯俊池		1	5	1.0	1.0