基于优化蚁群算法的软件测试数据自动生成方法

摘要

为提高测试数据自动生成的可行性和检索性能，提出基于优化蚁群算法的软件测试数据自动生成方法。构建软件测试数据自动生成模型，通过程序分析单元构建测试路径集合；算法解算单元采用蚁群算法，编码处理输入变量生成初始蚁群，通过蚂蚁搜索路径、释放信息素、编码更新等过程获取测试数据；驱动程序单元获取测试数据后，调用桩程序分析数据有效性，并反馈结果。最后利用遗传算法优化蚁群算法，对获取的路径实施交叉操作，重组搜索子域，提升所生成软件测试数据的多样性。实验结果显示该方法可改善局部最优解问题，具有较好的搜索性能。

关键词

蚁群算法 / 软件测试 / 数据生成 / 路径搜索 / 信息素 / 遗传算法

基金资助

广东省科技攻关项目（202000450002）; 南方电网数字电网研究院有限公司“南方电网网络空间安全联合实验室”2020年信息专业工器具采购及建设项目（037800HJ42200006）