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内蒙古自治区呼和浩特市赛罕区大学西街235号 邮编: 010021
作者机构:中国矿业大学信息与控制工程学院江苏徐州221116 山东建筑大学计算机科学与技术学院山东济南251100 中国矿业大学数学学院江苏徐州221116
出 版 物:《软件学报》 (Journal of Software)
年 卷 期:2022年第33卷第9期
页 面:3297-3311页
核心收录:
学科分类:08[工学] 0835[工学-软件工程] 081202[工学-计算机软件与理论] 0812[工学-计算机科学与技术(可授工学、理学学位)]
基 金:国家自然科学基金(61773384,61763026,61673404) 国家重点研发计划(2018YFB1003802-01) 山东省自然科学基金(ZR2020MF084)
主 题:路径测试 路径选择 多目标优化 带精英策略的非支配排序遗传算法 Pareto最优解集
摘 要:路径测试是一种非常重要且应用广泛的结构测试方法,已有路径生成方法的测试效率不高、测试开销较大,且易生成冗余测试路径.针对以上问题,主要研究路径选择问题的优化模型及其进化求解方法,目的在于:在不降低测试覆盖率的前提下,减少冗余路径的数量,降低测试消耗.首先,以多条路径作为决策变量,基于该决策变量包含的边数和路径数,建立多目标优化模型;然后,采用多目标进化算法求解该模型,得到目标路径集.将所提方法应用于7个基准测试程序,并与其他算法比较.实验结果表明,相比其他算法,所提方法能够在保证测试充分性的条件下,降低测试消耗,从而提高测试效率.