基于自適應粒子群算法的測試數據擴增方法
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針對在回歸測試中原有測試數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）的測試數據擴增方法。首先，根據原有測試數據在新版本程序上的穿越路徑與目標路徑的相似度，在原有的測試數據集中選擇合適的測試數據，作為初始種群的進化個體；然后，利用初始測試數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，利用APSO操作輸入分量，生成新的測試數據。該方法針對四個基準程序與基于遺傳算法（ GA）和隨機法的測試數據擴增方法相比，測試數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據擴增的效率，增強了其穩定性。
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