基于智能优化算法的测试数据生成综述

• 作者: 姜淑娟 王荣存 薛猛
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 软件测试 测试数据生成 智能优化算法 遗传算法 粒子群优化
• 年，卷（期）: 2018,（17）
• 所属期刊栏目: 热点与综述
• 页码范围: 16-23
• 页数: 8页
• 分类号: TP311.5
• 字数: 8291字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1804-0123

摘要

软件测试是一种极为有效的软件质量保证手段.测试数据生成是软件测试的关键.基于智能优化算法的测试数据生成方法为自动化的测试数据生成提供了解决问题的一个有效手段.首先重点总结归纳了在基于智能优化算法的测试数据生成中使用最为频繁的两种算法:遗传算法和粒子群优化算法的研究成果,分析了研究现状,接着简单介绍了基于智能优化算法的测试数据生成工具:AUSTIN和EvoSuite,最后对存在的问题及未来的研究内容进行了尝试性的探讨.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	姜淑娟	中国矿业大学计算机科学与技术学院矿山数字化教育部工程研究中心	85	517	12.0	18.0
2	薛猛	中国矿业大学计算机科学与技术学院矿山数字化教育部工程研究中心	8	77	4.0	8.0
3	王荣存	中国矿业大学计算机科学与技术学院矿山数字化教育部工程研究中心	4	11	1.0	3.0