基于自適應(yīng)粒子群算法的測(cè)試數(shù)據(jù)擴(kuò)增方法
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針對(duì)在回歸測(cè)試中原有測(cè)試數(shù)據(jù)集往往難以滿足新版本軟件測(cè)試需求的問題，提出一種基于自適應(yīng)粒子群算法（ APSO）的測(cè)試數(shù)據(jù)擴(kuò)增方法。首先，根據(jù)原有測(cè)試數(shù)據(jù)在新版本程序上的穿越路徑與目標(biāo)路徑的相似度，在原有的測(cè)試數(shù)據(jù)集中選擇合適的測(cè)試數(shù)據(jù)，作為初始種群的進(jìn)化個(gè)體；然后，利用初始測(cè)試數(shù)據(jù)的穿越路徑與目標(biāo)路徑的不同子路徑，確定造成兩者路徑偏離的輸入分量；最后，根據(jù)路徑相似度構(gòu)建適應(yīng)度函數(shù)，利用APSO操作輸入分量，生成新的測(cè)試數(shù)據(jù)。該方法針對(duì)四個(gè)基準(zhǔn)程序與基于遺傳算法（ GA）和隨機(jī)法的測(cè)試數(shù)據(jù)擴(kuò)增方法相比，測(cè)試數(shù)據(jù)擴(kuò)增效率分別平均提高了約56%和81%。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提方法在回歸測(cè)試方面有效地提高了測(cè)試數(shù)據(jù)擴(kuò)增的效率，增強(qiáng)了其穩(wěn)定性。
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