基于万有引力搜索算法的测试用例生成技术研究

发布时间：2021-08-11 12:33

　　测试用例的生成是软件测试研究的一个重要分支。运用智能搜索算法进行测试用例的生成是测试用例生成研究的热点之一。目前,大部分研究是对遗传算法、粒子群算法、模拟退火算法等进行改进并应用到测试用例生成中,但是这些算法都有其自身的缺陷。例如遗传算法易早熟,局部搜索能力弱,搜索后期收敛速度慢;粒子群算法易早熟和陷入局部最优;模拟退火算法结构较复杂,寻优耗时相对较长。这些缺点在应用中都影响着测试用例生成的质量和效率。另外,目前将智能搜索算法应用到多路径测试用例生成和组合测试用例生成中,对评价粒子质量的关键指标——适应度函数的改进还不够理想。为此,本文对万有引力搜索算法（GSA）进行改进提出了基于改进的Tent混沌万有引力搜索算法（ITC-GSA）,并将其运用到多路径测试用例生成和组合测试用例生成中,主要的研究工作和内容归纳如下:（1）在分析GSA算法优缺点的基础上提出了ITC-GSA算法。改进Tent混沌映射来初始化种群;引入引力常数G的动态调整策略提高算法的收敛速度和收敛精度,设计成熟度指标判断种群成熟度并使用Tent混沌搜索有效抑制算法早熟收敛帮助种群跳出局部最优。（2）提出基于ITC-GSA算... 

【文章来源】：浙江理工大学浙江省

【文章页数】：81 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

Tent混沌序列分布直方图

图 3.3 Tent 混沌序列分布直方图图 3.4 Tent 混沌序列分布图图 3.5 Logistic 混沌序列分布直方图图 3.6 Logistic 混沌序列分布图Tent 混沌映射表达式如下:112 , 0212(1 ), 1iix xxx x 3-（14）

图 3.4 Tent 混沌序列分布图图 3.6 Logistic 混沌序列分布图Tent 混沌映射表达式如下:112 , 0212(1 ), 12iiix xxx x 3-（14）Tent 混沌映射通过贝努利移位变换后表示如下:1(2 ) 1i ix x mod 3-（15）分析 Tent 混沌映射可知其存在小周期和不稳定周期点。为了能够有效避免 Tent 混沌映射落入小周期或不稳定周期点，本文对 Tent 混沌映射提出以下改进方法：11 12 (0,1)* , 021 12(1 ) (0,1)* , 12iiix rand xNxx rand xN 3-（16）

【参考文献】：
期刊论文
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[2]基于引力搜索机制的花朵授粉算法[J]. 肖辉辉,万常选,段艳明,谭黔林.  自动化学报. 2017(04)
[3]一种基于遗传算法的Fuzzing测试用例生成新方法[J]. 刘渊,杨永辉,张春瑞,王伟.  电子学报. 2017(03)
[4]基于黑盒遗传算法的Android驱动漏洞挖掘[J]. 何远,张玉清,张光华.  计算机学报. 2017(05)
[5]用于求解TSP问题的改进遗传算法[J]. 文艺,潘大志.  计算机科学. 2016(S1)
[6]基于分支相关性分析的不可达路径检测方法[J]. 姜淑娟,韩寒,史娇娇,张艳梅,鞠小林,钱俊彦.  计算机研究与发展. 2016(05)
[7]软件测试方法的研究与应用[J]. 武昭宇,张月琴,阎华.  太原理工大学学报. 2016(03)
[8]支持形状分析的符号执行引擎的设计与实现[J]. 梁家彪,李兆鹏,朱玲,沈咸飞.  计算机科学. 2016(03)
[9]Android软件可靠性测试用例自动生成的设计研究[J]. 李震,王肖,卢超,王敏,李阳.  计算机应用与软件. 2016(01)
[10]利用蚁群算法生成覆盖表:探索与挖掘[J]. 曾梦凡,陈思洋,张文茜,聂长海.  软件学报. 2016(04)

硕士论文
[1]基于遗传蚂蚁融合算法的测试用例生成研究[D]. 胡先智.西安理工大学 2008



本文编号：3336166