多路径覆盖的演化测试优化研究

"面向多路径覆盖的演化测试，韦庆杰，李呓瑾，对面向多路径覆盖的演化测试基本参数进行实验，首次分析了这些参数对方法效率的影响，并提出了参数的建议设置范围。同时，他们改进了现有的适应度函数，通过对比实验验证了改进方法在四个主流基准程序中的高效性和稳定性。" 这篇论文深入探讨了软件测试中的一个重要领域——多路径覆盖的演化测试。演化测试是一种基于遗传算法的自动化测试方法，它利用进化计算的概念来生成测试用例，以达到特定的覆盖标准，如多路径覆盖。多路径覆盖是一种更严格的覆盖准则，要求测试用例至少执行程序中的所有独立路径。 在论文中，韦庆杰和李呓瑾进行了详尽的实验，研究了演化测试的基本参数，如种群大小、交叉概率、变异概率等，如何影响测试效率。这些参数是遗传算法的核心组成部分，它们的设置直接影响到算法的性能和收敛速度。研究人员首次揭示了这些参数对多路径覆盖测试效率的影响规律，并给出了推荐的参数设置范围，这对于优化测试过程，提高测试覆盖率，降低测试成本具有重要意义。 此外，论文还对现有的适应度函数进行了改进。适应度函数是遗传算法中评估个体（即测试用例）优劣的关键，它决定了算法选择和进化的方向。作者们提出的改进可能涉及了更准确地反映多路径覆盖目标的计算方式，从而提高了算法在寻找满足条件的测试用例时的效率。 通过对比实验，研究人员将改进后的算法应用于四个主流的基准程序，这通常包括各种类型的软件，如图像处理、数值计算等，以确保方法的普适性。实验结果表明，改进的方法不仅在效率上表现出色，而且具有良好的稳定性，这意味着即使面对复杂或大型的软件系统，该方法也能保持高效的工作效果。 这篇论文为软件测试领域提供了有价值的理论贡献和实践指导，尤其是在多路径覆盖的演化测试方面。对于软件开发者和测试工程师来说，理解这些参数的影响和优化方法，以及如何利用改进的适应度函数，将有助于提升软件测试的质量和效率。