UML活动图与混合遗传算法：提升软件测试效率的关键

本文主要探讨了"基于UML活动图及混合遗传算法的测试场景生成"这一领域的研究。在软件开发中，确保软件质量与可靠性是关键，特别是随着面向对象技术的普及，基于模型的软件测试因其提前发现错误和提升自动化水平的优势而受到重视。UML模型，特别是UML活动图，作为软件开发过程中的重要工具，其测试场景生成问题日益受到关注。 传统的软件测试耗时长，占据了开发工作量的大部分，尤其是在面对复杂度增加和系统规模扩大的情况下。为了提高测试效率，减少成本，研究者引入了遗传算法（Genetic Algorithm，GA）来解决测试场景生成的问题。然而，纯遗传算法在后期搜索阶段可能会遇到局部最优解的问题，导致搜索效率低下。 针对这个问题，论文提出了一种混合遗传算法，它巧妙地结合了遗传算法的全局搜索能力和爬山法的局部优化特性。具体而言，该算法在每次进行爬山操作前会重新生成种群，以此避免陷入局部最优，从而有效地加快了测试场景的生成速度。这种方法在实验中显示出了显著的优势：不仅成功解决了局部性问题，还大幅度提升了生成测试场景的效率，进而减少了软件测试所需的投入。 通过将UML活动图与混合遗传算法相结合，研究者王馨樱和蒋夏军在《计算机工程与应用》杂志2017年的一篇文章中详细阐述了这一创新方法。他们对比了混合遗传算法与简单遗传算法的结果，证实了新方法在实际应用中的有效性。这项研究对于推动软件测试领域的优化实践具有重要的理论价值和实践意义，为软件测试工程师提供了一种更高效、成本更低的测试场景生成策略。