[发明专利]基于改进粒子群算法的测试用例生成方法

摘要

本发明属于软件测试领域，具体涉及一种基于改进粒子群算法的测试用例生成方法。包括：引入带有权重函数的学习因子，学习因子随惯性权重的线形或非线性变化发生相应的递增或者递减的变化，进而通过两者之间的相互作用来平衡算法的全局探索和局部开采能力。本发明引入再次搜索和反向学习，可以提高求解精度，改善种群多样性等。在测试用例生成模块，分析适应度函数的设计方法，考虑不同分支节点的优劣程度，设计更加合理的适应度函数评价。

主权项

1.一种基于改进粒子群算法的测试用例生成方法，其特征在于包括如下步骤：(1)输入源程序；(2)对源程序进行静态分析，对分支路径进行分析，进行程序插桩；(3)初始化每个粒子的位置矢量Xi和速度矢量Vi，每个粒子的位置、速度均在其范围内进行随机赋值，设置与算法有关的参数：种群数目N、搜索空间的维度D、粒子位置的范围、速度的范围、最大进化代数T、惯性权重w、学习因子c1、c2；(4)计算适应度值，构造适应度函数，使测试用例均可以通过适应度函数得到一个适应度值，来评价测试用例的优劣程度；(5)根据粒子的速度与位置公式进行计算，在种群范围内进行搜索，寻找最优解与次优解；(6)根据粒子的速度与位置公式更新粒子的速度与位置信息，并对最优与次优粒子进行再次搜索；(7)根据再次搜索的结果得到的最优粒子的位置确定禁止区域，以R为半径确定一个圆，对到达圆边际的其他粒子进行反向学习；(8)重复(4)～(8)步骤，直至满足终止条件即达到最大迭代次数N；(9)输出测试用例集。