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基于动态集合进化算法的弱变异测试用例集生成

计算机应用(2017)

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摘要
为解决基于集合进化算法(SEA)的弱变异测试用例集生成过程中个体规模固定和执行开销大的问题,提出一种基于动态集合进化算法(DSEA)的弱变异测试用例集生成方法.以测试用例集为个体,生成覆盖所有变异分支的弱变异测试用例集.在进化过程中,集合精简算子根据最优个体的最小子集及其未覆盖变异分支数量计算所需测试用例集的最小规模,并基于该最小规模调整种群中所有个体的规模,以生成最小规模的弱变异测试用例集,同时设计了适用于评估以测试用例集为个体的适应度函数.实验结果表明,动态集合进化算法指导弱变异测试用例集生成,获得的测试用例集规模比个体初始规模平均约简了50.15%,执行时间比集合进化的弱变异测试用例集生成最多降低了74.58%.因此,动态集合进化算法为最小规模的弱变异测试用例集生成和提升算法速度提供了一种解决方案.
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关键词
test case generation,weak mutation testing,branch coverage,Set Evolutionary Algorithm (SEA),greedy algorithm
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