資料介紹
為解決基于集合進化算法(SEA)的弱變異測試用例集生成過程中個體規模固定和執行開銷大的問題,提出一種基于動態集合進化算法( DSEA)的弱變異測試用例集生成方法。以測試用例集為個體,生成覆蓋所有變異分支的弱變異測試用例集。在進化過程中,集合精簡算子根據最優個體的最小子集及其未覆蓋變異分支數量計算所需測試用例集的最小規模,并基于該最小規模調整種群中所有個體的規模,以生成最小規模的弱變異測試用例集,同時設計了適用于評估以測試用例集為個體的適應度函數。實驗結果表明,動態集合進化算法指導弱變異測試用例集生成,獲得的測試用例集規模比個體初始規模平均約簡了50. 15 %,執行時間比集合進化的弱變異測試用例集生成最多降低了74. 58%。因此,動態集合進化算法為最小規模的弱變異測試用例集生成和提升算法速度提供了一種解決方案。
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