文献类型：期刊文章

作　　者：胡岳峰[1] 高建华[1]

机构地区：[1]上海师范大学数理信息学院计算机科学与工程系,上海200234

出　　处：《计算机应用研究》

基　　金：国家自然科学基金资助项目(60673067);上海市科委自然科学基金资助项目(04ZR14105)

年　　份：2008

卷　　号：25

期　　号：3

起止页码：786-788

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2004、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、IC、INSPEC、JST、RCCSE、UPD、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：遗传算法(GA)在测试用例生成方面是一种实用的算法,但是其自身也存在的局限性,如过早收敛、优化效率低等问题。通过引入粒子群算法(PSO),使每一个测试用例在局部区域中再次寻找最优值,以此改进整体算法搜索最佳值的能力,避免过早收敛、优化效率低的问题。与此同时,针对面向对象测试的特点,如封装性等,将混合算法进行适当的改进,满足在不同环境中重复使用类的要求。

关 键 词：软件测试 测试数据 遗传算法  粒子群优化

分 类 号：TP311.56]