江苏省自然科学基金(BK2010372)
- 作品数：5 被引量：95H指数：4
- 相关作者：聂长海蒋静梁亚澜吴化尧孙文雯更多>>
- 相关机构：南京大学中国电力科学研究院东南大学更多>>
- 发文基金：江苏省自然科学基金国家自然科学基金国家高技术研究发展计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 覆盖表生成的遗传算法配置参数优化被引量：33
- 2012年
- 覆盖表生成是组合测试的关键问题,很多数学方法、贪心算法以及演化搜索方法等被应用于生成各种覆盖表.针对演化搜索方法的性能受到方法本身配置参数影响很大这一实际问题,文中以二维覆盖表生成为实例,系统地对典型的演化搜索方法——遗传算法的种群规模、进化代数、交叉概率、变异概率以及遗传算法的变种算法等因素进行探索,设计了pair-wise法、Base choice法和爬山法3条实验路线探索遗传算法的这些配置参数及其相互作用对算法生成二维覆盖表效果的影响,并回答两个问题:对于特定二维覆盖表生成问题,是否存在遗传算法的最优参数配置;对于一般的二维覆盖表生成问题,是否存在通用的遗传算法最优参数配置.
- 梁亚澜聂长海
- 关键词：遗传算法测试用例生成
- 覆盖表生成的粒子群算法:参数优化和自适应算法被引量：4
- 2012年
- 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.
- 吴化尧聂长海
- 关键词：粒子群算法自适应算法
- 关于软件测试的几点思考被引量：45
- 2011年
- 近些年来,软件测试越来越受到产业界、教育界和学术界的重视。结合作者在软件测试领域的教学和科研积累,对软件测试从课程、职业和科学三个层面进行思考,分别探讨了软件测试作为一门课程时,它的知识体的构成;作为一个职业时,它的职业技能和素养所包括的内容;作为一门科学时,它的主要科学问题有哪些。
- 聂长海
- 关键词：软件测试课程
- 覆盖表生成的可配置贪心算法优化被引量：14
- 2013年
- 覆盖表生成是组合测试研究的关键问题之一,其中,贪心算法因为速度快、生成的覆盖表规模小而得到人们的青睐.人们提出了很多基于不同策略的贪心算法,其中,多数算法可以归结到一个统一的算法框架,即形成一个可配置贪心算法,从该框架又可以衍生出很多新的算法.如何科学地配置优化受多个因素影响的算法框架、有效生成覆盖表是一个新的挑战.针对具有6个决策点的贪心算法框架,设计了3条不同的实验路线,系统地探索各个决策点以及它们之间相互作用对生成覆盖表规模的不同影响,寻找最佳配置,从而可以有效地生成规模更小的覆盖表,为覆盖表生成的贪心算法的设计和优化提供理论和实践基础.
- 聂长海蒋静
- 关键词：贪心算法软件测试测试用例生成
- 一种组合测试用例生成的可配置混合算法被引量：1
- 2011年
- 组合测试是一种经过实践证明的科学有效的测试方法,其研究重点之一是组合测试用例集的生成算法。基于参数顺序渐进扩充策略IPO(In-Parameter-Order)是其中一种具有代表性的通用算法,其优势在于水平扩充算法的可选择性和测试用例集的可扩展性。算法在提取影响IPO策略效果的参数的基础上,给出可配置的IPO策略;采用遗传算法(Genetic-Algorithm)配置IPO策略中的水平扩充,得到新的混合算法IPO_GA。通过实验对可配置IPO策略中各个参数对算法的影响进行了对比分析;将IPO_GA与部分已有算法进行了比较,结果表明在水平扩充过程中染色体较短时,IPO_GA效果较好;在解空间规模过大而导致染色体较长时,IPO_GA效果略差。
- 孙文雯蒋静聂长海
- 关键词：遗传算法
