退火遗传算法改进的多路径测试用例生成方法

本文主要探讨了在多路径测试用例生成领域，遗传算法存在的局限性和改进策略。针对传统遗传算法在处理复杂路径组合问题时的不足，特别是适应度函数的设计和局部搜索能力的提升，研究者提出了一个基于退火遗传算法的新方法。退火遗传算法是一种结合了遗传算法和模拟退火技术的混合算法，它在解决优化问题时具有更好的全局搜索能力和收敛速度。 首先，作者优化了遗传算法的适应度函数，这是算法的核心组成部分，用于评估每个测试用例的质量。传统的适应度函数可能无法全面衡量多路径测试用例的覆盖率和多样性，通过改进设计，能够更好地适应多路径测试的需求，确保生成的测试用例能够有效检测出程序的不同路径分支。 其次，引入了路径存储机制，这有助于避免重复路径并提高测试用例的覆盖率。这种方法能更有效地利用已生成的测试路径，减少冗余工作，进一步提高了测试用例生成的效率。 在算法的进化过程中，作者对两点交叉算子进行了改进，这有助于遗传算法在种群中引入更多的变异，从而增强其探索未知解空间的能力。同时，模拟退火算法被引入到变异操作中，模拟退火策略可以在遇到局部最优解时，增加一定的随机性，使得算法跳出局部最优，寻找到全局最优解的可能性增大。 实验部分，通过在三角形判断程序上的测试用例生成，验证了基于退火遗传算法的方法的有效性。结果显示，新方法显著提高了测试用例的质量，能够生成更多的路径组合，增强了对程序复杂路径的覆盖，从而证明了该方法在多路径测试用例生成领域的实用价值。 总结来说，这篇论文通过对遗传算法的深入优化和扩展，特别是在适应度函数设计和局部搜索策略上，提出了一个高效且针对性强的多路径测试用例生成方案。这对于软件测试领域的自动化和效率提升具有重要的理论和实践意义。