差分进化算法优化组合测试用例集生成：实验对比与优势分析

本文主要探讨了在软件测试领域，特别是在组合测试用例集生成方面，利用差分进化算法进行优化的方法。组合测试是一种针对软件系统中不同输入变量的组合进行测试的技术，目的是发现那些单个测试用例难以捕获的错误。传统的组合测试用例集生成往往会产生大量的测试案例，这不仅耗时，而且可能造成资源浪费。 论文提出了一个基于"one-test-at-a-time"策略的差分进化算法，这是一种模拟生物进化过程的优化算法，通过迭代的方式调整和优化测试用例的生成策略。该算法的关键在于其变异操作，即通过随机选择、交叉和突变等步骤生成新的解决方案，以此寻找最优的组合测试用例集。研究者对不同的变异方式进行了比较，以评估其对优化性能的影响，同时也探究了算法参数对结果的影响，如种群大小、适应度函数、变异概率等。 实验结果显示，基于差分进化算法的组合测试用例生成方法相较于其他传统方法，例如基于随机或启发式搜索的方法，能显著减少生成的测试用例集规模。特别是当输入变量的组合数量增加时，这种优势更为明显，因为差分进化算法能够更好地处理高维度的组合问题，找到更高效且有效的测试用例。 此外，论文还强调了该算法在实际应用中的可扩展性和效率，这对于大规模软件系统尤其重要。通过对比分析，研究人员证实了这种方法的有效性和实用性，这对于提高软件测试的覆盖率和效率具有重要意义。 总结来说，这篇论文的核心贡献是提出并验证了一种利用差分进化算法进行高效组合测试用例生成的方法，为软件测试领域的自动化和优化提供了新的思路和技术支持。这对于软件质量保证和测试工程的未来发展具有重要的理论和实践价值。