改进量子遗传算法应用于测试数据自动生成的研究

摘要：

为了提高测试数据的自动生成效率,提出一种改进的量子遗传算法(IQGA),用以自动生成测试数据.该算法以角度编码染色体,减少染色体存储空间；采用一种新的动态旋转角策略,使种群在测试数据生成的过程中优秀测试数据能得以较好的遗传,促进种群收敛；并通过Hadamard门变异策略提高种群多样性,扩大种群探索路径.利用典型的三角形分类问题进行了验证,实验结果表明,改进的量子遗传算法具有用时短,生成测试数据少,覆盖率高等优点,测试数据自动生成效率高于传统量子遗传算法和遗传算法.

关键词：量子遗传算法(QGA)、遗传算法(GA)、测试数据自动生成、Hadamard门、软件测试

所属期刊栏目：34

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

资助基金：浙江省自然科学基金青年项目LQ12F02019;浙江省大学生科技成果推广项目2011R421042

在线出版日期：2013-05-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：386-389