分类程序流程图路径分析通过对程序流程分析可知，该程序对三角形进行分类的语句为图中标有至号的分支，对这些分支进行路径分析如表所示表路径分析路径号分支结果不是三角形普通三角形等腰三角形等边三角形程序插桩根据，对待测程序插桩输入交换,不是三角形交换,交换,等腰三角形普通三角形等边三角形结束基于遗传算法的测试用例生成方法插桩插桩插桩等边三角形等腰三角形普通三角形不是三角形适应度函数参数设定及程序实现参数设定编码在本例子中，由于程序输入为三角形的三条边的长度，因此设定输入值类型为的整数，采用二进制级联编码方法，每个参数编码长度为位，精度为，并将三个参数进行级联如参数级联后为，级联后染色体长度为位。操作参数在本实验中，设定操作的参数如表所示表操作参数设定种群大小选择策略及概率交叉策略及概率变异策略及概率最大进化代数轮盘赌转法，单点交叉，基本位变异，算法终止条件本实验中设定算法终止条件为满足以下两个条件之找到最优解，即适应度为的解达到最大进化代数，当程序进化满代后，不管有没找到最优解都将退出。基于遗传算法的测试用例生成方法部分程序实现本文中的三角形分类程序是在的环境下采用语言实现的。以下为该程序的主要算法模块染色体定义模块，该模块完成了染色体的编码测试的三个数据该组的染色体该组数的适应度标记是否操作过计算适应度，采用插桩法等边三角形等腰三角形普通三角形不是三角形选择操作，使用了轮盘赌转法,存储每组数据在转盘中的位置基于遗传算法的测试用例生成方法更新染色体更新数字基于遗传算法的测试用例生成方法更新适应度,,,,变异操作，采用基本位变异方法随机产生变异位有在生活中学习中帮助过我或给予过我良好启发的人。基于遗传算法的测试用例生成方法参考文献软件测试第二版北京机械工业出版社，赵晓华，计算机软件可靠性与质量管理北京中国经济出版社,徐仁佐软件可靠性工程清华大学出版社，王小平，曹立明算法理论应用与软件实现西安西安交通大学出版社,许秀梅基于退火免疫算法的测试数据生成方法研究北京北京交通大学，乐鑫喜基于退火算法的测试用例自动生成武汉武汉理工大学,律亚楠基于算法的测试数据生成研究汕头汕头大学，钱肖英基于算法的测试数据自动生成方法的研究杭州浙江工商大学，马志兵基于算法的测试数据自动生成技术研究青岛青岛大学，顾鹏基于算法的测试用例产生系统关键技术研究武汉华中科技大学，陈雨基于算法的测试用例生成上海东华大学，林惠娟基于算法的测试用例自动生成技术研究成都四川大学，,,,,基于遗传算法的测试用例生成方法,,,,,荚伟,高仲仪用算法实现软件结构测试数据的自动生成计算机与数字工程,景志远均值算法在软件测试算例自动生成中的应用研究油气田地面工蔡立志,童维勤,杨根兴基于两两覆盖准则的算法测试用例生成计算机应用与软件陈雨,姚砺基于改进算法的测试用例生成电子科技全君林,陆璐基于算法测试用例集极小化研究计算机工程与应用,,更新适应度,,结果分析对算法自身的进化能力分析以三角形分类程序的判为等边三角形的路径为例，运行程序，发现在代时找到了最优解，表分别为第代第代第代的适应度为前的个体情况表第代适应度前的个体个体编号染色体编码参数值适应度基于遗传算法的测试用例生成方法表第代适应度前的个体个体编号染色体编码参数值适应度表第代适应度前的个体个体编号染色体编码参数值适应度由这三张表可见，随着进化过程的继续，群体的总体适应度在增加，说明算法正朝着最优解的方向收敛，直至找到最优解。这说明算法在程序测试数据自动生成中是有定作用的，它能逐渐改善个体，使其越来越接近我们的标准路径，最终达到我们设定的标准路径。算法与随机法比较随机法是目前大多数测试工具生成测试用例所使用的算法，其思想已在本文第章中介绍过。为了显示算法的优越性，现分别使用算法和随机法对三角形分类程序中的四条路径进行次的搜索，分析这两种算法的成功率与运行速度，对比结果如表所示基于遗传算法的测试用例生成方法表两种算法运行结果路径号算法随机法平均进化代数收敛次数成功率平均运行时间平均进化代数收敛次数成功率平均运行时间由表可知，使用随机法的平均运行时间较算法短，但随机法对于稍微复杂的路径进行搜索时成功率明显下降，表中在路径的搜索结果中，随机法的成功率为，搜索效果较算法差。而算法虽然运行时间稍久于随机法，但其四条路径的成功率均为，特别是在复杂路径中也能找到最优解，充分发挥了其全局寻优能力。在实际运用中，测试数据覆盖率的高低是软件质量的基本保障，因此算法成功率显然比运行时间更为重要，可见算法的优越性。本章小结本章以三角形分类程序为例使用算法进行测试用例的生成，是前几章内容的结晶。文中先对待测程序的流程和路径等进行了分析，然后对程序进行插桩，并对相关参数进行了设定，然后展示了程序主要模块的代码，最后通过分析程序的运行结果，并和随机法作了比较，显示了算法的优越性。基于遗传算法的测试用例生成方法第五章总结与展望软件测试是软件工程中的重要环节，随着软件技术的发展和软件规模的扩大，软件测试日益凸显其重要性。而测试数据是软件测试的基础。传统的手工构建测试数据工作量大，浪费了大量的人力物力资源，且测试效率低。因此测试用例的自动生成成为了国内外学者研究的热点。算法作为种优化的搜索算法，在软件测试中得到了广泛的应用和研究。本文作者通过对大量文献中测试用例生成方法和算法的学习，将算法应用到测试用例的生成上。文中首先介绍了软件测试及算法的国内外研究现状，然后介绍了软件测试和算法的基本概念，接着提出了基于算法生成测试用例的内含框架及模型，最后以三角形分类程序为例验证了基于生成测试用例的可行性。由于时间问题，本文还存在许多问题和不足，将作为进步研究的主要内容和方向第，本文只用到了算法，并没有将其它算法与之混合使用以改进性能。第二，本文中算法所使用的适应度函数及算子均采用的是比较简单且使用广泛的算法，并没有将这些算法做进步的研究和改进。第三，本文最后实现的程序只是个产生测试数据的原始工具模型，特别在用户界面方面还很欠缺，需要进步完善。基于遗传算法的测试用例生成方法致谢语四年的本科学习生涯很快就要过去了，在本论文完成之际，我首先要感谢老师，老师在我从论文选题至今给了我不少建议，使我受益良多，是我能顺利完成论文的关键所在。老师治学严谨，待人和蔼，使我以后工作学习中为人处事的榜样。同时还要衷心感谢老师。老师在担任班导师期间时常给我们教授学习和工作的实际经验，使我对于日后的工作方向有了明确的定位，也将在我日后的工作中继续产生良好的作用。感谢同学在程序实现部分的帮助。感谢我的家人以及程序。特别在后期的性能测试及系统测试中，应避免程序员测试自己的程序。这其中除了些心理因素外，该原则还可避免由于程序员个人的惯性思维而导致的些理解。测试用例的设计要确保能覆盖所有可能路径。在设计测试用例时，应当包括合理的输入条件和不合理的输入条件。不合理的输入条件是指异常的临界的可能引起问题的输入条件。充分注意测试中的群集现象。经验表明，测试后程序残存的数目与该程序中已发现的数目或检错率成正比。应该对群集的程序段进行重点测试。严格执行测试计划，排除测试的随意性。软件测试是有组织有计划有步骤的活动。测试计划应包括所测软件的功能，输入和输出，测试内容，各项测试的进度安排，资源要求，测试资料，测试工具，测试用例的选择，测试的控制方法和过程，系统的配置方式，跟踪规则，调试规则，以及回归测试的规定等等以及评价标准。应当对每个测试结果做全面的检查。妥善保存测试计划，测试用例，出错统计和最终分析报告，为维护提供方便。软件测试的难点测试用例设计测试用例及测试例程是其设计者对被测对象实现原理和外部需求的理解，能否正确反映对被测对象的质量要求，很大程度上取决于其设计者的分析理解和基于遗传算法的测试用例生成方法设计能力。这是种缺乏指导性方法的不易制订标准或规范的需要技巧的设计活动。测试管理目前缺乏测试管理方面的资料，几乎没有可供参考的已实现的完整的测试管理与测试实施模式。测试的组织软件测试的有效实施需要开发组织与测试组织充分配合。虽然测试活动看似是对开发人员劳动成果的不断挑剔，但测试工作的出发点是确保开发人员的劳动成果成为可被接收的更高品质的软件产品。因此，测试人员应向开发人员谦虚求教，在测试工作中真正发挥作用，为保证软件产品的高质量起尽可能大的作用。测试的组织者应在促进上级组织协调各组织工作方面发挥作用。测试的估计有效的测试工作需要投入足够的人力和物力，需要对工作的难度和消耗有充分的估计。测试的组织者也应在促进上级组织对资源的统调度方面发挥作用。算法算法的思想及流程算法是模拟达尔文的选择和自然淘汰的生物进化过程的计算模型。该算法最先于年由美国的教授提出。其主要特点是直接对结构对象进行操作，不存在求导和函数连续性的限定具有内在的隐并行性和更好的全局寻优能力采用概率化的寻优方法，能自动获取和指导优化的搜索空间，自适应地调整搜索方向，不需要确定的规则。算法作为种不依赖具体问题的直接搜索方法受到广泛关注，它是现代有关智能计算的关键技术之。算法的思想源于生物学和适者生存的自然选择规律，因此是具有生存检测的迭代过程的搜索算法。它以个群体中的所有个体为对象，并利用随机化技术指导对个被