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基于自適應粒子群算法的測試數(shù)據擴增方法

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  針對在回歸測試中原有測試數(shù)據集往往難以滿足新版本軟件測試需求的問題,提出一種基于自適應粒子群算法( APSO)的測試數(shù)據擴增方法。首先,根據原有測試數(shù)據在新版本程序上的穿越路徑與目標路徑的相似度,在原有的測試數(shù)據集中選擇合適的測試數(shù)據,作為初始種群的進化個體;然后,利用初始測試數(shù)據的穿越路徑與目標路徑的不同子路徑,確定造成兩者路徑偏離的輸入分量;最后,根據路徑相似度構建適應度函數(shù),利用APSO操作輸入分量,生成新的測試數(shù)據。該方法針對四個基準程序與基于遺傳算法( GA)和隨機法的測試數(shù)據擴增方法相比,測試數(shù)據擴增效率分別平均提高了約56%和81%。實驗結果表明,所提方法在回歸測試方面有效地提高了測試數(shù)據擴增的效率,增強了其穩(wěn)定性。

基于自適應粒子群算法的測試數(shù)據擴增方法

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