[发明专利]一种基于GA算法的测试数据进化生成方法

摘要

本发明提供的是一种基于GA算法的测试数据进化生成方法。本发明包括：引入多种群的概念，进而考虑到这些种群的个体相似度以及种群多样性对测试数据生成的影响；考虑分支距离和节点覆盖率的影响，因此增加影响因子到改进的各种计算公式中，并加入一些权值因子，对这些影响因子进行权重分配，有利于测试用例的动态自适应调整。通过交叉率和变异率动态自适应调整策略，使得算法在运算能力方面得到加强。计算个体的贡献度，进而调整传统的适应值函数，有利于优异的个体在之后的进化中得以保存，以提高测试数据生成的效率。

主权项

一种基于IMPE‑GA算法的测试数据进化生成方法，其特征在于包括如下步骤：1)初始化子种群，赋值算法参数，采用位串形式编码，为种群个体染色体与二进制串之间建立一对一的映射关系；2)插桩被测程序，将测试用例输入到程序中执行计算种群的个体距离；计算节点覆盖率和分支距离；然后构造个体适应值函数；计算子种群中每个个体的适应值，并且按照降序排序；引入节点贡献度，根据贡献度权重调整适应值函数，计算调整后的适应值函数值，并作为阈值；3)选取各子种群中适应值大于阈值的个体构成主种群，再对主种群中的个体按适应值降序排序，选取排序前1/2的个体，替换掉各个子种群中适应值小于阈值的个体；4)对步骤3)处理后的各子种群依次进行选择、交叉、变异操作，生成子代种群；5)判断是否满足设定的终止条件，若满足，则迭代停止，输出测试数据；反之，则跳转到步骤2)。