改进遗传算子的测试用例优化研究

遗传算法是一种模拟生物进化的全局搜索算法,近年来被广泛用于研究测试用例优化问题。传统遗传算法采用固定交叉概率和变异概率生成新个体,容易导致陷入局部最优解。针对这个问题,对算子进行改进,即个体按照其适应度值升序排列,用后5%个体代替前5%个体,然后使用轮盘赌法、动态交叉概率和动态变异概率生成新的种群,并用于解决测试用例优化问题。通过对算法进行仿真实验,证明了采用新的选择算子后,遗传算法能有效地避免陷入早熟现象,实现了测试用例优化,降低了测试成本。