[发明专利]一种基于遗传算法的数据流测试用例自动生成方法

权利要求书

1.一种基于遗传算法的数据流测试用例自动生成方法，其特征在于步骤如下：

（1）针对被测程序P中的一个定义使用对(def，use)，找出由入口节点n₁开始并且经过定义节点def的使用节点use的支配路径dom_def(n₁,use)；

（2）根据设定的遗传算法参数和输入变量的取值范围、精度，随机生成初始种群InitPop，并赋值给当前种群CurrentPop，即CurrentPop=InitPop，同时将CurrentPop赋值给父代种群ParentPop，即ParentPop=CurrentPop；

（3）将当前种群CurrentPop中的每个个体输入被测程序P，检查实际路径p_a对支配路径dom_def(n₁,use)的覆盖程度；

（4）若当前种群CurrentPop中的所有个体执行完后，dom_def(n₁,use)中仍有节点没有被覆盖，且当前遗传代数没有达到设定的最大遗传代数，则执行（5）-（7），否则执行（8）；

（5）计算当前种群CurrentPop中每个个体的适应度函数值，将其中最大值赋值给当前种群CurrentPop中个体的最大适应度值fmax_cur，当CurrentPop种群中个体的最大适应度值fmax_cur不大于父代种群中个体的最大适应度值fmax_old时，抛弃当前种群，将父代种群再赋值给CurrentPop，即CurrentPop=ParentPop，其中fmax_old初始值为0，然后执行（6）；当CurrentPop种群中个体的最大适应度值fmax_cur大于父代种群中个体的最大适应度值fmax_old时，更新父代种群中个体的最大适应度值，即fmax_old=fmax_cur，然后执行（6）；

（6）依据适应度函数值，根据程序结构信息对当前种群CurrentPop利用遗传算法进行选择、交叉和变异操作得到新的种群NewPop；

（7）将当前种群CurrentPop赋值给父代种群ParentPop，即ParentPop=CurrentPop，将新种群NewPop赋值给当前种群CurrentPop，即CurrentPop=NewPop，重复步骤(3)-(4)；

（8）若在最大遗传代数之内找到了覆盖dom_def(n₁,use)中所有节点的测试用例，则输出该符合要求的测试用例；否则返回步骤（2）重新设定遗传算法参数，直到生成符合要求的测试用例。

2.根据权利要求1所述的一种基于遗传算法的数据流测试用例自动生成方法，其特征在于：所述步骤（1）中找出支配路径dom_def(n₁,use)的方法为：

dom_def(n₁,use)=dom(n₁，def)∪ dom(def，use)

其中，dom(n₁，def)表示由入口节点n₁到定义节点def所必须经过的节点组成的路径，dom(def，use)表示由定义节点def到使用节点use所必须经过的节点组成的路径。

3.根据权利要求1所述的一种基于遗传算法的数据流测试用例自动生成方法，其特征在于：所述步骤（5）中计算个体适应度函数值的公式为：

f=Lsm]]>

其中，m表示支配路径dom_def(n₁,use)的长度，L_s为程序实际执行路径p_a从入口点n₁开始覆盖支配路径dom_def(n₁,use)的连续路径长度。