计算机科学
計算機科學
계산궤과학
COMPUTER SCIENCE
2011年
8期
130-135,160
,共7页
组合测试%测试用例集生成%遗传算法
組閤測試%測試用例集生成%遺傳算法
조합측시%측시용례집생성%유전산법
组合测试是一种经过实践证明的科学有效的测试方法,其研究重点之一是组合测试用例集的生成算法.基于参数顺序渐进扩充策略IPO(In-Parameter-Order)是其中一种具有代表性的通用算法,其优势在于水平扩充算法的可选择性和测试用例集的可扩展性.算法在提取影响IPO策略效果的参数的基础上,给出可配置的IPO策略;采用遗传算法(Genetic-Algorithm)配置IPO策略中的水平扩充,得到新的混合算法IPO_GA.通过实验对可配置IPO策略中各个参数对算法的影响进行了对比分析;将IPO_GA与部分已有算法进行了比较,结果表明在水平扩充过程中染色体较短时,IPO_GA效果较好;在解空间规模过大而导致染色体较长时,IPO_GA效果略差.
組閤測試是一種經過實踐證明的科學有效的測試方法,其研究重點之一是組閤測試用例集的生成算法.基于參數順序漸進擴充策略IPO(In-Parameter-Order)是其中一種具有代錶性的通用算法,其優勢在于水平擴充算法的可選擇性和測試用例集的可擴展性.算法在提取影響IPO策略效果的參數的基礎上,給齣可配置的IPO策略;採用遺傳算法(Genetic-Algorithm)配置IPO策略中的水平擴充,得到新的混閤算法IPO_GA.通過實驗對可配置IPO策略中各箇參數對算法的影響進行瞭對比分析;將IPO_GA與部分已有算法進行瞭比較,結果錶明在水平擴充過程中染色體較短時,IPO_GA效果較好;在解空間規模過大而導緻染色體較長時,IPO_GA效果略差.
조합측시시일충경과실천증명적과학유효적측시방법,기연구중점지일시조합측시용례집적생성산법.기우삼수순서점진확충책략IPO(In-Parameter-Order)시기중일충구유대표성적통용산법,기우세재우수평확충산법적가선택성화측시용례집적가확전성.산법재제취영향IPO책략효과적삼수적기출상,급출가배치적IPO책략;채용유전산법(Genetic-Algorithm)배치IPO책략중적수평확충,득도신적혼합산법IPO_GA.통과실험대가배치IPO책략중각개삼수대산법적영향진행료대비분석;장IPO_GA여부분이유산법진행료비교,결과표명재수평확충과정중염색체교단시,IPO_GA효과교호;재해공간규모과대이도치염색체교장시,IPO_GA효과략차.
