改进异质协同演化在测试用例生成中的应用研究

"这篇论文探讨了基于改进异质协同演化的测试用例生成方法，旨在解决遗传算法在测试用例生成过程中出现的早熟问题。通过将种群划分为遗传子群和差分子群，利用两种不同机制的协同演化来平衡全局探索和局部搜索，提高了算法的收敛性能。实验结果显示，该方法优于传统的遗传算法和异质协同演化算法，对于测试用例自动生成有显著优势。" 本文详细介绍了测试用例自动生成领域的一个研究进展，特别是针对遗传算法在路径搜索中的早熟问题。早熟是遗传算法在优化过程中过早收敛到局部最优，而无法找到全局最优解的一种现象。为了解决这一问题，研究者提出了一种改进的异质协同演化算法。 该算法的核心是将种群分为两个子种群，一个采用遗传算法，另一个采用差分进化算法。遗传算法擅长全局搜索，而差分进化算法则在局部搜索方面表现突出。在演化过程中，两个子种群通过设定的迁移间隔代数和迁移率进行交互，增加了种群的扰动，使得全局探索与局部搜索得以更好地协调。通过调整这两个参数，算法能够更有效地避免早熟，提高搜索效率。 实验部分对比了改进的异质协同演化算法与传统的遗传算法以及原生的异质协同演化算法。实验结果证实了新算法在生成测试用例时具有更好的收敛性能，特别是在寻找有效测试路径方面，这表明它在实际应用中更具潜力。 关键词涉及的路径搜索是测试用例生成的关键步骤，因为它涉及到程序执行的不同路径覆盖。测试用例的设计直接影响到软件质量的评估。遗传算法是一种基于生物进化原理的优化技术，常用于复杂问题的求解，但在测试用例生成中可能存在早熟问题。差分进化算法则是一种全局优化算法，通过迭代和变异操作来逐步改善解决方案。协同演化是结合多种优化策略，以实现更好的全局搜索能力。 这篇研究提供了一种新的测试用例生成策略，通过改进的异质协同演化算法提高了测试用例的质量和覆盖率，对于软件测试领域具有重要的理论和实践意义。这种方法可以被软件开发团队用来提升测试效率，确保软件产品的可靠性和稳定性。