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SAGA在软件测试数据自动生成中的应用
张文栓,滕奇志,罗代升
作者单位
摘要:
总结了测试数据自动生成的通用模型,把模拟退火遗传算法(SAGA)引入模型中作为核心搜索方法,避免了单一遗传算法易陷入局部最优的问题。在算法中,通过实施模拟退火筛选、改进加速适应度函数和控制温度迭代方式达到了模拟退火算法(SA)与遗传算法(GA)的有机融合,并优化了SA的邻域构造方式,加入了遗传算法的最优保留策略,使得算法在收敛效率等方面更加有效。试验证明,该方法是有效的测试数据自动生成方法。
关键词:  计算机软件,动态数据生成,模拟退火遗传算法,模拟退火算法,遗传算法,软件测试
DOI:
分类号:TP312
基金项目:
Automated Software Test Data Generation by SAGA
Zhang WenShuan;Teng JiZhi;Luo DaiSheng
Abstract:
The general model of dynamic test data generation is discussed in this paper.Simulated annealing genetic algorithm(SAGA) is utilized in this model as the main searching method for solving the problem of trapping in local optimum. In this algorithm,the imp
Key words:  computer software,software test data generation,SAGA,simulated annealing,genetic algorithms,software test

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