覆盖表生成的粒子群算法:参数优化和自适应算法

组合测试是一种能有效检测由参数间相互作用所引发错误的软件测试方法,覆盖表的生成是该研究领域的一个重要问题.目前,很多方法已被应用于覆盖表生成,基于演化搜索的粒子群算法尽管能得到较优的解,但其性能容易受到配置参数的影响.本文首先使用试验设计的方法,对不同覆盖表生成的算法参数进行优化,系统分析了参数对算法性能的影响.同时,考虑到对不同的覆盖表,最优的算法参数往往不同,因此进一步提出了一种适用于覆盖表生成的自适应粒子群算法.实验结果表明,在一定的参数取值范围内粒子群算法都能获得较好的结果,且不存在一组对任意覆盖表都能有最优性能的算法参数.通过参数调优,能使粒子群算法获得比已有结果规模更小的覆盖表,同时,与经过参数调优后的算法相比,自适应粒子群算法在大部分情况下有更好的性能.

基于改进鲸鱼优化的覆盖表生成算法

为提高组合测试中覆盖表生成效率,基于覆盖表生成的离散性,提出一种改进的鲸鱼优化算法。该算法首先利用编码转换的思想,将鲸鱼个体连续运动方式编码为适用于覆盖表的离散方式;其次,在算法的开发与搜索阶段加入迭代演化算子,以提高算法的全局搜索能力;最后,针对覆盖表生成中算法本身的局限问题,使用平均海明距离跳出局部最优,并通过约束求解器和惩罚函数法增加约束处理机制,以提高算法实际应用能力。实验结果表明,与其它已有算法相比,所提出的算法在覆盖表生成规模上具有更好的优势。

基于惯性权重优化的测试用例生成方法

针对组合测试测试用例生成环节中局部最优的问题,提出一种基于惯性权重优化的测试用例生成方法。结合粒子群算法的优点,以生成最小规模覆盖表为目标,改进适应值函数,设计一种惯性权重微分递减策略;在此基础上,更新调优后的惯性权重值,使用测试用例演化策略迭代生成测试用例集,提升生成更小规模覆盖表的能力。实验结果表明,该方法在高覆盖需求下,覆盖表最小生成规模和平均生成规模优于其它方法。

基于自适应粒子群优化的组合测试用例生成方法

最小覆盖表生成是组合测试研究的关键问题。基于演化搜索的粒子群算法在生成覆盖表时能得到较优的结果,但其性能受配置参数的影响。针对此问题,将one-test-at-a-time策略和自适应粒子群算法相结合,以种群粒子优劣为依据对惯性权重进行自适应调整,使其在覆盖表生成上具有更强的适用能力。为进一步提升算法性能,构造了一个优先级度量函数用于度量每个组合的权值,优先选取权值最高的组合用于单条测试用例的生成。最后,编程实现该算法,并将其与原有粒子群算法在组合测试用例集生成上展开对比性实验分析,结果证实该算法在规模和执行时间上具有竞争力。