改进混沌遗传算法：提升软件测试用例最小化效率

本文主要探讨了"基于组合混沌遗传算法的最小测试用例集生成"这一主题，它聚焦于软件测试中的关键问题——如何有效地减少测试用例的数量，提高测试效率。传统的遗传算法在应用于测试用例集简化时，往往存在局部搜索能力较弱和容易早熟收敛的问题。为解决这些问题，研究人员提出了一种创新方法，即结合Chebyshev和Logistic混沌映射，这两种混沌序列以其均匀分布特性，被融入遗传算法的选择、交叉和变异操作中。 混沌映射通过引入随机性和非线性，增加了算法的探索能力，使得遗传算法能够跳出局部最优，寻找全局最优解。具体来说，混沌扰动被巧妙地应用到遗传测试用例选择过程中，这不仅提升了算法的优化性能，还旨在生成规模更小的测试用例集，从而减少了测试时间和资源消耗。 作者们针对随机生成的测试用例需求对应关系以及Siemens测试套件等实际案例进行了实验研究，对新提出的混沌遗传算法与传统测试用例生成方法进行了对比。实验结果显示，在保持算法执行时间基本不变的前提下，通过引入混沌映射，遗传测试用例方法在测试用例集规模上实现了显著的改进。 这项研究不仅对于软件测试领域的实践者具有重要的参考价值，也为混沌理论与遗传算法的结合提供了一个新的视角。它表明，将混沌理论与遗传算法融合可以有效提升测试用例集生成的效率和质量，为软件测试的自动化和智能化提供了有力的技术支持。在未来的研究中，这种方法可能被进一步优化和扩展，以适应更多复杂的软件系统和应用场景。