软件学报

作者：钱忠胜，祝洁，朱懿敏，俞情媛，李端明，宋佳

单位：钱忠胜，江西财经大学 信息管理学院, 江西 南昌 33001311,祝洁，江西财经大学 信息管理学院, 江西 南昌 33001302,朱懿敏，江西财经大学 信息管理学院, 江西 南昌 33001303,俞情媛，江西财经大学 信息管理学院, 江西 南昌 33001304,李端明，江西财经大学 信息管理学院, 江西 南昌 33001305,宋佳，江西财经大学 信息管理学院, 江西 南昌 33001306

关键词：多种群遗传算法;多路径覆盖;关键点概率;路径相似度;贡献度

基金：国家自然科学基金(61762041); 江西省自然科学基金(20181BAB202009); 江西省教育厅科技重点项目(GJJ180250)

利用多种群遗传算法解决多路径覆盖问题, 是测试数据自动生成领域一个重要的研究方向. 为了提高多路径覆盖测试数据自动生成的效率, 提出一种将关键点概率和路径相似度相结合的多路径覆盖策略. 首先, 将理论路径划分成易覆盖、难覆盖及不可达路径; 然后, 通过易覆盖路径统计关键点概率, 依此概率计算个体对生成测试数据的贡献度, 并利用贡献度改进适应度函数, 同时根据关键点概率对目标路径进行排序; 最后, 使用多种群遗传算法生成覆盖目标路径的测试数据, 在进化过程中, 子种群覆盖当前目标路径后, 继续尝试覆盖该目标路径的相似路径. 实验结果表明, 该方法能够有效地提高多路径覆盖测试数据生成的效率.

来源：2022年第2期

《软件学报》期刊编辑部

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