基于遗传算法的多路径测试数据自动生成

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1、北京化工大学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。作者签名：日期：呈∥垂钥巾关于论文使用授权的说明学位论文作者完全了解北京化工大学有关保留和使用学位论文的规定，即：研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属北京化工大学。学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许学位论文被查阅和借阅；学校可以公布学位论文的全部或部分内容

2、，可以允许采用影印、缩印或其它复制手段保存、汇编学位论文。保密论文注释：本学位论文属于保密范围，在土年解密后适用本授权书。非保密论文注释：本学位论文不属于保密范围，适用本授权书。作者签名：霆堑逡作者签名：堡甄铆躲么韶日期：丝丝垒塑三!望日期：丝!丝塑兰!星学位论文数据集IIIIIIIIIIIIIIIUlIIIY2393615中图分类号Tp311．5学科分类号520．40论文编号1001020110707密级公开学位授予单位代码10010学位授予单位名称北京化工大学作者姓名霍远秦学号20l000086l获学位专业名称计算机应用技术获学位专业代码081203课题来源国家自然科学基金研究方向软件

3、测试与软件可靠性论文题目基于遗传算法的多路径测试数据自动生成关键词多路径；测试数据生成；遗传算法；适应度函数论文答辩日期2013．5．29·论文类型基础研究学位论文评阅及答辩委员会情况姓名职称工作单位学科专长指导教师赵瑞莲教授北京化工大学软件测试与软件可靠性过程工业监测、编译技术评阅人1彭四伟副教授北京化工大学应用、并行计算评阅人2赵会群教授北方工业大学软件测试评阅人3评阅人4评阅人5椭员会揣王学伟教授北京化工大学信号处理等答辩委员1易军凯教授北京化工大学信息安全技术答辩委员2耿志强见习教授北京化工大学人工智能、过程建模答辩委员3袁洪芳副教授北京化工大学测控与故障诊断答辩委员4张帆副教授北

4、京化工大学信号处理答辩委员5论文类型：1．基础研究2．应用研究3．开发研究4．其它中图分类号在《中国图书资料分类法》查询。学科分类号在中华人民共和国国家标准(GB／T13745—9)((学科分类与代码》中查询。四．论文编号由单位代码和年份及学号的后四位组成。摘要基于遗传算法的多路径测试数据自动生成随着软件技术的迅速发展，软件得到了广泛的应用。软件测试在整个软件开发环节中所占的比重很高，因此，如何提高软件测试效率、降低软件测试成本已成为软件行业相关人员关注的主要问题之一。软件测试数据自动生成是降低软件测试成本的有效途径。近年来，面向单路径的测试数据自动生成研究相对成熟，但面向多路径的测试数据

5、自动生成研究还处于起步阶段。应用遗传算法解决测试数据生成已成为一种可行的方法。现有基于遗传算法的多路径测试数据生成主要存在两方面问题：一是直接将单路径的路径相似度算法应用到多路径的测试数据生成中；二是适应度函数仅考虑多条路径的平均值，即计算个体对于目标路径集中多条路径的适应度平均值作为该个体的适应度值，这种计算方法可能在多条路径的相似度值波动性较大时会出现问题。为此本文探讨了一种新的基于遗传算法的多路径测试数据生成方法，设计了针对目标路径集中某条目标路径的路径相似度计算算法，综合考虑了路径相等位和路径位权值因素，即通过计算两条路径相同结点的个数和对两条路径不同对比位设定不同的权值来表征路径

6、的相似度。针对适应度函数考虑了仅以多条路径的平均值作为适应度值衡量可能不够全面，因此本文引入波动性因素，通过这种引入可以有效的评估个体适应度。在此基础上，本文实现了基于遗传算法的多路径测试数据生成方法，并进行了实验验证。实验结果表明在满足路径覆盖目标的前提下，相比现有方法，本文方法可以比较明显地降低测试数据生成的迭代次数和生成时间，提高测试数据生成效率。关键词：多路径；测试数据生成；遗传算法；适应度函数ABSTRACTMUl月IPATHBASEDoNGENETICALGolUTHMToAUToM讼LTICALLYGENERATETESTDATAABSTRACTWiththerapiddev

7、elopmentofsoftwaretechnology,softwarehasbeenwidelyused．Softwaretestingthroughoutthesoftwaredevelopmentsegmentproportionofhigh，therefore，howtoimprovetheefficiencyofsoftwaretesting，toreducethecostofsoftwaretestingh