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1、學(xué)校代碼10406分類號(hào)TP311.56密級(jí)學(xué)號(hào)070081202101題目基于GA-PSO混合算法的路徑測(cè)試數(shù)據(jù)自動(dòng)生成研究作者周紅學(xué)科、專業(yè)計(jì)算機(jī)軟件與理論指導(dǎo)教師張勝申請(qǐng)學(xué)位日期2010年6月學(xué)校代碼：10406分類號(hào)：TP311.56學(xué)號(hào)：070081202101南昌航空大學(xué)碩士學(xué)位論文(學(xué)位研究生)基于GA-PSO混合算法的路徑測(cè)試數(shù)據(jù)自動(dòng)生成研究碩士研究生：周紅導(dǎo)師：張勝副教授申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別：碩士學(xué)科、專業(yè)：計(jì)算機(jī)軟件與理論所在單位：軟件學(xué)院答辯日期：2010年6月授予學(xué)位單位：南昌航空大學(xué)AutomaticGene
2、rationofPathTestDataBasedonhybridGA-PSOAThesisSubmittedfortheDegreeofMasteronComputerSoftwareandTheorybyHongZhouUndertheSupervisionofProf.ShengZhangSchoolofSoftwareNanchangHangKongUniversity,Nanchang,ChinaJune,2010南昌航空大學(xué)碩士學(xué)位論文原創(chuàng)性聲明本人鄭重聲明：所呈交的碩士學(xué)位論文，是我個(gè)人在導(dǎo)師指導(dǎo)下，在南昌航空大
3、學(xué)攻讀碩士學(xué)位期間獨(dú)立進(jìn)行研究工作所取得的成果。盡我所知，論文中除已注明部分外不包含他人已發(fā)表或撰寫過(guò)的研究成果。對(duì)本文的研究工作做出重要貢獻(xiàn)的個(gè)人和集體，均已在文中作了明確地說(shuō)明并表示了謝意。本聲明的法律結(jié)果將完全由本人承擔(dān)。簽名：日期：南昌航空大學(xué)碩士學(xué)位論文使用授權(quán)書本論文的研究成果歸南昌航空大學(xué)所有，本論文的研究?jī)?nèi)容不得以其它單位的名義發(fā)表。本人完全了解南昌航空大學(xué)關(guān)于保存、使用學(xué)位論文的規(guī)定，同意學(xué)校保留并向有關(guān)部門送交論文的復(fù)印件和電子版本，允許論文被查閱和借閱。本人授權(quán)南昌航空大學(xué)，可以采用影印、縮印或其他復(fù)制手
4、段保存論文，可以公布論文的全部或部分內(nèi)容。同時(shí)授權(quán)中國(guó)科學(xué)技術(shù)信息研究所將本學(xué)位論文收錄到《中國(guó)學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù)》，并通過(guò)網(wǎng)絡(luò)向社會(huì)公眾提供信息服務(wù)。(保密的學(xué)位論文在解密后適用本授權(quán)書)簽名：導(dǎo)師簽名：日期：摘要隨著軟件產(chǎn)品的應(yīng)用越來(lái)越廣泛，軟件的復(fù)雜程度不斷提高，規(guī)模日益龐大，軟件產(chǎn)品的質(zhì)量問(wèn)題已成為軟件研究的熱點(diǎn)問(wèn)題。軟件測(cè)試作為軟件質(zhì)量得以保證的一種重要手段，已成為時(shí)下研究的重點(diǎn)之一。測(cè)試過(guò)程的復(fù)雜性導(dǎo)致軟件測(cè)試過(guò)程當(dāng)中需大量的人力、物力及時(shí)間的投入。在軟件測(cè)試過(guò)程當(dāng)中，軟件測(cè)試自動(dòng)化是確保軟件質(zhì)量和降低軟件開發(fā)成本
5、的重要手段之一。測(cè)試用例的自動(dòng)生成則是軟件自動(dòng)測(cè)試的基礎(chǔ)，同時(shí)也是解決軟件自動(dòng)測(cè)試問(wèn)題的關(guān)鍵。近來(lái)人們將遺傳算法或其他的一些人工智能算法應(yīng)用到了測(cè)試數(shù)據(jù)自動(dòng)生成當(dāng)中，并取得了一定的成效。遺傳算法是一種模仿生物遺傳和進(jìn)化機(jī)制的優(yōu)化算法，其是通過(guò)模仿遺傳基因的一些行為如選擇、交叉和變異來(lái)對(duì)問(wèn)題進(jìn)行求解的一個(gè)過(guò)程。研究指出，在搜索初期遺傳算法具有較強(qiáng)的全局搜索能力，可通過(guò)調(diào)節(jié)遺傳算子達(dá)到一個(gè)廣度搜索的目的。當(dāng)處于搜索后期時(shí)，由于遺傳算法局部搜索能力不強(qiáng)，將導(dǎo)致其不能快速收斂的缺陷。粒子群算法也是一種基于群體的搜索算法，其源自于對(duì)鳥類
6、捕食行為的研究，其特點(diǎn)是具有較強(qiáng)的局部搜索能力，但全局搜索能力不夠強(qiáng)。本文提出了一種能夠綜合這兩者優(yōu)勢(shì)的GA-PSO算法，該算法充分的利用了遺傳算法以及粒子群算法的優(yōu)勢(shì)，算法的核心思想在算法的運(yùn)行過(guò)程中，其首先從遺傳算法中得到較優(yōu)的粒子，然后將這些較優(yōu)的粒子轉(zhuǎn)移到粒子群算法中進(jìn)行一個(gè)高效快速找的搜索并最終得出最優(yōu)解。文中以三角形類型判別程序?yàn)槔龑?duì)基于混合算法的測(cè)試數(shù)據(jù)自動(dòng)生成進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)，同時(shí)也對(duì)單獨(dú)遺傳算法和單獨(dú)粒子群算法進(jìn)行了分析和對(duì)比。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，混合算法的測(cè)試數(shù)據(jù)自動(dòng)生成非常有效，能夠高效的完成指定路徑的測(cè)試數(shù)據(jù)的自動(dòng)
7、生成。關(guān)鍵詞：測(cè)試數(shù)據(jù)自動(dòng)生成，遺傳算法，粒子群算法，遺傳粒子群混合算法，軟件測(cè)試IAbstractWiththewildapplicationofsoftware,thehighercomplexityofsoftware,thelargerscale,thequalityofsoftwareproductbecomesahotissueinthefiledofsoftwareresearch.,Softwaretestingplaysanimportantroleasasoftwarequalityassurance.It
8、hasbecomeoneofthekeyresearchinsoftwarefield.Softwaretestingisacomplicatedprocess,anditcallsforlotsofmanpower,materialresourcesandtime.Thea
