%0 Journal Article
%T 融入神经网络的路径覆盖测试数据进化生成
%A 姚香娟
%A 巩敦卫
%A 李彬
%J -
%D 2016
%R 10.13328/j.cnki.jos.004973
%X 利用遗传算法生成复杂软件的测试数据,是软件测试领域一个全新的研究方向.传统的基于遗传算法的测试数据生成技术,需要以每个测试数据作为输入运行被测程序,以获得个体的适应值,因此,需要消耗大量的运行时间.为了降低运行程序带来的时间消耗,提出一种基于神经网络的路径覆盖测试数据进化生成方法,主要思想是:首先,利用一定样本训练神经网络,以模拟个体的适应值;在利用遗传算法生成测试数据时,先利用训练好的神经网络粗略计算个体适应值;对适应值较好的优秀个体,再通过运行程序,获得精确的适应值.最后的实验结果表明,该方法可以有效降低运行程序产生的时间消耗,从而提高测试数据生成的效率
%K 软件测试 测试数据生成 进化优化 神经网络 路径覆盖
%U http://www.jos.org.cn/jos/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=4973&flag=1