回归测试数据进化生成

摘要：

采用遗传算法生成回归测试数据近年来得到普遍关注,该方法高效生成测试数据的前提是合理利用已有的测试数据形成初始进化种群,并设计有针对性的遗传操作.但是,到目前为止,相关的研究成果尚不多见.文中研究采用遗传算法生成回归测试数据以覆盖目标路径时,已有测试数据的利用问题,提出一种新的回归测试数据进化生成方法.该方法根据已有测试数据穿越的路径与目标路径的相似度,选择合适的测试数据,作为初始进化种群的部分个体.进一步,根据已有测试数据穿越的路径与目标路径不相同子路径的节点对应的输入分量,确定对进化个体实施遗传操作的位置.理论分析表明,所提方法可以有效提高测试数据生成效率.将所提方法应用于典型基准和工业程序的测试,并与已有方法比较,实验结果证实了所提方法的优越性.

关键词：回归测试、路径覆盖、测试数据生成、遗传算法、软件测试

所属期刊栏目：37

分类号：TP201(自动化技术及设备)

资助基金：国家自然科学基金61375067、61075061;江苏省自然科学基金BK2012566;高等学校博士学科点专项科研基金博士生导师类20100095110006;This research was jointly sponsored by National Natural Science Foundation of China61375067,61075061;Natural Science Foundation of Jiangsu ProvinceBK2012566;Specialized Research Fund for Doctoral Program of Higher Education of China doctoral tutor class20100095110006

在线出版日期：2014-07-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：489-499