论文研究-基于SA-PSO的多态路径测试数据生成方法.pdf

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文件名称：论文研究-基于SA-PSO的多态路径测试数据生成方法.pdf
文件大小：239KB
文件格式：PDF
更新时间：2022-08-11 12:38:38
粒子群优化算法,模拟退火算法,多态,测试路径,测试数据 目前测试数据生成方法多数未考虑到面向对象软件的多态特性，无法运用生成的测试数据对程序的多态信息进行充分的测试。根据多态路径测试数据生成的要求,提出了一种应用模拟退火—粒子群优化(simulated annealing-particle swarm optimization，SA-PSO)混合算法在多态路径测试中生成测试数据的方法,并通过多态性实例对基本粒子群算法、遗传算法、PSO-GA（particle swarm optimization-genetic algorithm）和SA-PSO算法在相同条件下进行了比较,结果表明SA-PSO算法具有更强的搜索能力,可以更快地发现全局最优解，能更好地为包含多态信息的测试路径生成测试数据。