CCPP路径全覆盖Python遗传算法代码
时间: 2023-03-19 12:22:50 浏览: 137
以下是一个简单的Python遗传算法代码,用于寻找一个能够覆盖给定的CCPP(Cyclomatic Complexity and Path Coverage)测试集合中所有路径的测试集合。本代码的目标是最小化所需测试用例的数量。这个问题是一个NP难问题,所以此代码只是一种可能的解决方案,而不是最优解决方案。
首先,我们需要定义问题的目标函数,也就是所需测试用例的数量。在这个问题中,我们需要尽可能少的测试用例来覆盖所有的路径。
```python
def fitness(test_cases, paths):
covered = set()
for case in test_cases:
for path in paths:
if set(path).issubset(case):
covered.add(path)
break
return len(test_cases), len(covered)
```
我们还需要定义遗传算法的操作,包括选择、交叉和变异。这里,我们使用轮盘赌选择、单点交叉和随机变异。
```python
import random
def selection(population, fitness_fn):
total_fitness = sum(fitness_fn(c) for c in population)
r = random.uniform(0, total_fitness)
for c in population:
r -= fitness_fn(c)
if r <= 0:
return c
def crossover(parent1, parent2):
idx = random.randint(0, len(parent1) - 1)
return parent1[:idx] + parent2[idx:], parent2[:idx] + parent1[idx:]
def mutation(chromosome):
idx = random.randint(0, len(chromosome) - 1)
if chromosome[idx] == 0:
chromosome[idx] = 1
else:
chromosome[idx] = 0
return chromosome
```
最后,我们可以实现遗传算法的主循环。在这个例子中,我们使用二进制编码来表示测试用例,其中1表示包含该路径,0表示不包含。
```python
def genetic_algorithm(paths, pop_size, max_generations):
population = [[random.randint(0, 1) for _ in range(len(paths))] for _ in range(pop_size)]
for i in range(max_generations):
population = sorted(population, key=lambda c: fitness(c, paths))
if fitness(population[0], paths)[1] == len(paths):
break
next_gen = [population[0]]
while len(next_gen) < pop_size:
parent1 = selection(population, lambda c: 1 / fitness(c, paths)[0])
parent2 = selection(population, lambda c: 1 / fitness(c, paths)[0])
child1, child2 = crossover(parent1, parent2)
next_gen.append(mutation(child1))
next_gen.append(mutation(child2))
population = next_gen
return population[0]
```
这个函数的参数包括路径列表、种群大小和最大代数。函数返回一个测试用例列表,其中包含一个覆盖给定路径集合的测试用例集合。
这个代码只是遗传算法的一个简单实现。在实际应用中,可能需要更复杂的遗传算法,以及更好的评估函数和
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