碰撞域检测优化的高效自动化测试用例生成方法

本文主要探讨了在软件行业高速发展的背景下，自动化测试用例生成方法的重要性以及如何提高其效率的问题。研究者提出了基于碰撞域检测优化的测试用例生成算法。这个算法的核心思想是通过检测程序中的碰撞域来减少冗余测试用例的产生，从而在短时间内实现较高的代码语句覆盖度。碰撞域是指在程序执行过程中，当两个或多个执行路径可能共享相同的行为区域时，这些路径之间的交集。通过有效地利用这一概念，算法能够确保生成的测试用例具有针对性，避免重复检验已知的行为。 算法的关键特性在于动态调整半径，这有助于逐步提高覆盖度，使得测试用例的覆盖率逐级上升。在此基础上，遗传算法被引入来进一步优化过程。遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的优化算法，它通过模拟基因交叉和变异操作，寻找高覆盖率的测试用例组合，以期找到更有效的测试数据集。这种方法的优势在于能够在搜索空间中快速找到最优解，尤其是在处理大规模测试问题时表现突出。 实验结果显示，与传统的随机测试方法相比，基于碰撞域检测优化的测试用例生成算法在性能上有了显著提升。而且，算法的效果与参数的范围密切相关，参数范围越大，优化效果越明显。这表明算法对于提高测试效率和覆盖率具有较好的适应性。 本文的研究成果对于软件测试领域的自动化测试实践具有重要意义，特别是在软件质量保证、测试效率提升和资源节省方面。作者杨丰玉、陈英和王宝英作为软件工程和软件测试领域的专家，他们的工作将有助于推动测试技术的发展，加速软件行业的进步。