基于遗传算法的黑箱测试用例自动生成模型

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遗传算法与模型预测控制的结合研究综述

遗传算法与模型预测控制的结合研究综述引言在现代科学和工程领域中，模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）作为一种强大的控制方法，已经得到了广泛的应用。

然而，MPC的设计和优化过程往往是复杂且耗时的。

为了解决这一问题，研究人员开始探索将遗传算法（Genetic Algorithm, GA）与MPC相结合的方法，以提高控制系统的性能。

本文将对遗传算法与模型预测控制的结合研究进行综述。

遗传算法的基本原理遗传算法是一种模拟自然遗传和进化过程的优化算法。

它通过模拟自然选择、交叉和变异等过程，来搜索问题的最优解。

遗传算法的基本原理包括个体编码、适应度评价、选择、交叉和变异等步骤。

个体编码是将问题的解表示为一个染色体，适应度评价是根据问题的目标函数来评估染色体的优劣，选择是根据适应度值选择优秀的个体，交叉是将两个个体的染色体进行交换，变异是对染色体进行随机改变。

遗传算法在模型预测控制中的应用遗传算法在模型预测控制中的应用主要包括参数优化和约束处理两个方面。

参数优化是指通过遗传算法来寻找最优的控制参数，以使系统的性能指标达到最佳。

约束处理是指通过遗传算法来处理系统约束条件，以确保控制系统的稳定性和安全性。

在参数优化方面，研究人员通常将MPC的控制参数作为染色体的编码，以目标函数的最小化为优化目标，通过遗传算法来搜索最优的控制参数。

例如，某些研究将MPC的预测模型参数和控制权重作为染色体的编码，通过遗传算法来优化这些参数，以使系统的性能指标如稳定性、响应速度等达到最佳。

在约束处理方面，遗传算法可以用于处理MPC中的约束条件，例如状态变量的上下限、输入变量的变化率限制等。

通过将约束条件转化为适应度函数，遗传算法可以搜索满足约束条件的最优解。

一些研究还将遗传算法与其他优化方法相结合，以提高约束处理的效果。

结合研究的案例分析为了更好地理解遗传算法与模型预测控制的结合，我们将对一些相关的案例进行分析。

基于遗传算法的自动化系统参数优化

基于遗传算法的自动化系统参数优化
自动化系统是现代工业化生产和运营的重要手段，系统参数优化可提高其运行效率和稳定性。

随着技术的不断升级，传统的手动参数调整方式已经无法满足复杂系统的需求。

基于遗传算法的自动化系统参数优化成为一种新方案。

遗传算法利用生物进化的原理，通过种群选择、交叉和变异等操作，模拟自然界中基因的遗传和进化过程，从而获得最优解。

将其应用于自动化系统参数优化中，可以自动搜索最优参数，避免了人工试错，提高了效率和精度。

基于遗传算法的自动化系统参数优化的步骤如下：
1. 系统建模：根据实际系统建立数学模型，明确目标函数和参数范围。

2. 初始化种群：随机生成初始种群，种群规模和参数精度要根据实际情况确定。

3. 适应度函数定义：根据目标函数确定适应度函数，将目标函数的取值映射到种群的适应度上。

4. 选择算子：根据适应度函数选择优质的个体，保留其基因信息，淘汰劣质的个体，避免快速陷入局部极小值。

5. 交叉算子：对选出的优质个体进行交叉操作，生成下一代个体。

6. 变异算子：对新生成的个体进行变异操作，增加种群的多样性。

7. 终止条件：根据实际情况，设置优化的迭代次数或误差范围
等终止条件。

基于遗传算法的自动化系统参数优化是一种高效、精确的优化
方式，但适用范围有限。

在实际应用中需要根据具体情况选择不同
的优化方法，综合考虑效果、时间和成本等因素，寻求最佳平衡点。

基于场景的测试用例自动生成方法

Ｖｏ１．４３Ｎｏ．５
８４４
计算机与数字工程
Ｃｏｍｐｕｔｅｒ＆ＤｉｇｉｔａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ
总第３０７期２０１５年第５期
基于场景的测试用例自动生成方法
宋
（１．中船重工武汉软件测评中心武汉
（２．ＳｃｈｏｏｌｏｆｏｆＳｔｗａｒｅＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＨｕａｚｈｏｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ。Ｗｕｈａｎ４３００７４）
ｃａｓｅｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｄｅｃｏｍｐｏｓｅｄｓｙｓｔｅｍ．Ｔｈｅｄｅｒｉｖｉｎｇｏｆｔｅｓｔｓｃｅｎａｒｉｏｉｓａｎａｌｙｚｅｄ，ｄｉｓｃｕｓｓｉｎｇｔｈｅｇｅｎｅｒａｔｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｓｏｆｔｅｓｔ
ＴｅｓｔＣａｓｅＡｕｔｏｍａｔｉｃＧｅｎｅｒａｔｉｏｎＭｅｔｈｏｄＢａｓｅｄｏｎＳｃｅｎａｒｉｏ
Ｓ０ＮＧＬｅｉ，
（１．ＷｕｈａｎＳｏｆｔｗａｒｅＴｅｓｔＣｅｎｔｅｒ，ＣｈｉｎａＳｈｉｐｂｕｉｌｄｉｎｇＩｎｄｕｓｔｒｙＣｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ，Ｗｕｈａｎ４３０２０５）

基于ART优化选择策略的遗传算法生成测试数据方法

基于ART优化选择策略的遗传算法生成测试数据方法基于ART优化选择策略的遗传算法生成测试数据方法摘要：在软件开发过程中，测试数据的生成是保证软件质量的重要环节之一。

为了高效地生成具有良好覆盖率的测试用例，本文提出了一种基于Adaptive Resonance Theory (ART)优化选择策略的遗传算法生成测试数据的方法。

该方法通过结合ART的分类和选择机制，以及遗传算法的交叉和变异操作，使得生成的测试数据集能够具备更好的覆盖能力和多样性。

实验证明，本方法在测试数据生成方面具有较好的性能和有效性。

1. 引言软件测试是保证软件质量的重要手段之一。

而测试数据的生成是软件测试过程中的核心环节之一。

传统的测试数据生成方法包括随机生成、边界值分析和等价类划分等，这些方法在一定程度上能够生成测试数据，但对于复杂的软件系统来说，测试覆盖率和多样性仍然是一个挑战。

2. 相关工作在过去的几十年中，研究人员提出了很多改进的测试数据生成方法，其中遗传算法是一种被广泛研究和应用的方法。

3. ART优化选择策略ART是一种基于生物学启发的神经网络模型，它具有自适应的分类和选择机制。

在本方法中，我们将ART的分类和选择机制应用于遗传算法的后代选择过程中。

4. 遗传算法生成测试数据的方法本方法的整体流程包括初始化种群、分类选择、交叉变异等步骤。

首先，通过随机生成一组初始解作为种群的初始状态。

然后，利用ART分类将种群中的个体划分为若干类别，以提高后代选择的多样性。

接下来，采用遗传算法的交叉和变异操作对分类后的个体进行优化选择。

5. 实验结果与分析我们以一个图像处理软件的测试用例生成为例进行了实验。

通过与传统的测试数据生成方法进行对比，实验结果表明，本文提出的方法能够生成更具覆盖率和多样性的测试数据集。

6. 结论本文提出了一种基于ART优化选择策略的遗传算法生成测试数据的方法。

实验证明，该方法能够生成具有较好覆盖能力和多样性的测试数据集，为提高测试效果和软件质量提供了一种有效的手段。

大模型如何应用生成自动化用例

大模型的应用可以生成自动化用例，这通常涉及到机器学习和人工智能技术的结合。

以下是一些步骤，可以帮助您应用大模型生成自动化用例：1. 确定目标：首先，您需要明确自动化用例的目标和目的。

这包括确定要解决的问题、评估的性能指标以及所需的测试范围。

2. 收集数据：收集与目标相关的数据，包括用户输入、系统输出、异常情况和错误等。

这些数据将成为大模型训练的基础。

3. 选择大模型：根据目标和应用场景，选择适合的大模型，如自然语言处理（NLP）模型、计算机视觉（CV）模型或混合模型。

这些模型通常具有强大的表示能力和泛化能力，能够生成高质量的自动化用例。

4. 准备数据集：将收集的数据集划分为训练集、验证集和测试集。

训练集用于训练模型，验证集用于调整模型参数和评估性能，测试集用于验证模型的泛化能力。

5. 训练模型：使用所选的大模型进行训练。

在此过程中，您可以根据需要对模型进行微调和优化，以提高模型的性能和生成自动化用例的质量。

6. 生成用例：训练完成后，大模型将自动生成与目标相关的自动化用例。

这些用例通常包括预期的输入和输出、异常情况下的应对措施以及错误恢复策略等。

您可以根据需要对生成的用例进行调整和优化。

7. 测试和验证：对生成的自动化用例进行测试和验证，以确保其符合预期并具有实际应用价值。

您可以使用测试数据、人工评估或模拟场景等方法进行测试。

8. 部署和维护：将生成的自动化用例部署到实际应用中，并进行定期维护和更新，以确保其持续有效和安全。

总之，应用大模型生成自动化用例需要充分了解目标、数据、模型选择、数据准备、模型训练、用例生成、测试和验证等步骤。

通过不断优化和调整，您可以获得高质量的自动化用例，从而提高软件质量和可靠性。

基于模型自动生成测试用例工具使用手册

AutoTCG使用手册1.概述自动化测试通过机器执行事先准备好的测试脚本进行，提升了软件测试效率。

然而，测试脚本存在着编写专业性强、调试工作量大、维护成本高、难以复用等困难，成为自动化测试技术的难以广泛使用的主要技术瓶颈。

AutoTCG使用了模型驱动的测试脚本生成方法。

首先，使用遵循BPMN2.0规范的方法对被测系统业务流程进行可视化建模，获得模型化的测试需求；然后，采用路径深度覆盖算法生成测试路径，根据路径上的约束条件生成测试输入参数；最后，通过自定义的测试动作原语将测试路径和输入参数转化为可在自动化测试平台上自动执行的测试脚本。

AutoTCG采用先进的数学算法，可实现全面科学的测试覆盖；适用于嵌入式软件测试、web应用测试、移动app测试、桌面软件测试等多种自动化测试场景。

2.文件夹显示和操作打开AutoTCG网址，进入“我的文件夹”，可以查看我的模型文件夹内容。

“我的文件夹”中有四个主文件夹：我的文件、最近修改、我的收藏、回收站。

如图1所示。

图1文件夹界面2.1 我的文件以列表形式显示显示我创建的文件，包含子文件夹和模型文件。

列表内容包括了文件名、创建时间、最后修改时间、包含模型数（对子文件夹有效）、生成用例数、操作。

如图2所示。

图 2 我的文件子文件夹的操作有：重命名、移动/复制、移到回收站。

模型文件的操作有：重命名、移动/复制、移到回收站、收藏、发布到公共模型库。

点击子文件夹名称可以进入子文件夹。

显示方式同“我的文件”。

点击模型文件名称，可以进入模型文件编辑界面。

子文件夹界面上方显示路径。

点击路径上的任意名称可以进入该文件夹。

2.2 最近修改以列表形式显示最近修改的模型文件，按照修改时间进行排序，最近修改的模型排在最前面。

列表内容包括了文件名、创建时间、最后修改时间、生成用例数、操作。

如图3所示。

图 3 最近修改模型文件的操作有：重命名、移动/复制、移到回收站、收藏、发布到公共模型库。

机器学习在测试用例生成中的应用研究

机器学习在测试用例生成中的应用研究随着软件开发领域的不断发展，软件测试也越来越受到重视。

现在的软件系统越来越复杂，测试用例的生成也变得越来越困难。

然而，利用机器学习技术，我们可以更有效地生成测试用例。

机器学习是一种人工智能技术，它利用算法和数据来让计算机系统自动学习。

在软件测试领域，机器学习有着广泛的应用。

通过利用大量的测试数据，机器学习算法可以帮助我们更快速地生成测试用例，从而提高软件质量和测试效率。

机器学习在测试用例生成中的应用有很多种。

以下是其中一些比较常见的应用。

1. 基于遗传算法的测试用例生成遗传算法是一种常见的机器学习算法，它可以模拟自然进化过程，通过“优胜劣汰”来筛选出最佳解决方案。

在测试用例生成中，我们可以利用遗传算法来生成最优的测试用例序列。

首先，我们需要设定一个适应度函数，用于衡量测试用例序列的好坏程度。

然后，遗传算法会不断地生成新的测试用例序列，并根据适应度函数筛选出最佳的测试用例序列。

最终，我们可以得到一组最符合预期的测试用例序列，从而提高测试的覆盖率和效率。

2. 基于决策树的测试用例生成决策树是一种分类器，它可以通过学习样本数据，生成一个树形的决策模型。

在测试用例生成中，我们可以利用决策树来生成最优的测试用例。

具体来说，我们可以先定义一系列测试用例属性（如输入值、预期输出等），然后利用决策树算法来生成一个针对该软件系统的模型。

最后，我们可以根据决策树模型来生成一组最优的测试用例，以提高测试的效率和准确性。

3. 基于聚类分析的测试用例生成聚类分析是一种数据挖掘技术，它可以将相似的数据聚集到一起。

在测试用例生成中，我们可以利用聚类分析来生成一组最优的测试用例。

具体来说，我们可以将测试用例数据按照输入值、预期输出等属性进行聚类，然后从每个簇中选择一组最优的测试用例。

最终，我们可以得到一组具有代表性的测试用例，从而提高测试的效率和覆盖率。

综上所述，机器学习在测试用例生成中的应用还有很多，如神经网络、支持向量机等。

基于神经网络和遗传算法的薄壳件注塑成型工艺参数优化

塑料材料因其具有质量轻、强度高、耐化学腐蚀性
好、电绝缘性能优异和易于成型加工等特点，在国民经济各工业领域得到广泛的应用，塑料产品己经成为人们日常生活和生产活动中不可缺少的重要组成部分。研究表明，由于注塑成型过程的复杂性，注塑制品的生
ＡＳＢ，产品外形尺寸为７ｘ０３ｍ，其壁厚为０４ｘ．ｍ０
作者简介：蒋文胜，９８年出生，，西大学机械工程学院硕士１６男广研究生。研究方向：材料加工模具。
基金项目：西区自然基金项目（金号：５５１）广基０７０２图２神经网络结构图
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２０ｏ２、．ｆ０７Ｎ、， ≥罩０辫ｊ ‘
模型的寻优。
样点，Ｎ太大则会增加计算量，而使收敛的时间增长，
一
遗传算法是由Ｈｌｎ等于２ｏａｄＪＨｌ０世纪７年Ｏ
代发展起来的。它是一种以自然选择和遗传理论为基
般Ｎ取３￣６，０１０本文取为１００。杂交概率Ｐ增大，ｃ
１＝Ｉ
其中，ｉｗｊ为隐层神经元ｉ与输入层神经元ｊ间的
连接权，为隐层神经元ｉ的阈值；ｉ０ｉｖ为输出层神经元与隐层神经元ｉ间的连接权，１１为输出层神经元的
闽值。
１２确定训练样本数据．
神经网络模型的仿真信度与所选择的训练样本密
切相关。为了保证训练结果的准确性，必须选取大样本
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ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
昂
２０７ＮＯ１０１０）０＼２ｌ５

电弧炉炼钢绿色及智能化技术分析研究

综上所述，绿色化及智能化技术在电弧炉炼钢行业具有非常重要的意义，科学的绿色生产技术及精准度高的智能化检测与控制技术是今后电弧炉炼钢技术主要的发展方向。在对现存的智能化关键技术、电弧炉炼钢绿色化技术进行不断改进的同时，我们还应该积极探索先进的全流程的电弧炉炼钢，在实现高效工作的同时，还能实现更好的节能减排效果，对环境的保护力度进一步提升，这都是今后重要的发展方向。
所谓的电弧炉炼钢指的是在相应的时间内控制适宜的温度，控制温度不仅仅需要控制熔池表面温度，还应该具有控制熔池内部温度。由于我们需要在高温下开展电弧炉炼钢，且具有恶劣的环境状况，难以准确到位的进行连续性的测试。所以 Simetal RCB Temp 测温系统由 SIEMENS VAI 研制的过程中，即使在关闭电弧炉通电和炉门的时候，
随着国家经济水平的提高，国家的综合国力也增加了，伴随而来的还有人们生活水平的提高，人们口袋里富裕了自
种智能算法的模型开始在该领域内使用，开始出现多种计算模型，但是在计算“黑箱计算模型”的时候，对数据的生成比较依赖，指导生产工艺的模式缺失，导致选择样本比较困难、计算程序繁琐。
北京科技大学在研究的过程中凭借着检测分析炉气手段、钢液温度测量模式等措施，就电弧炉炉气温度、构成结构、流量等元素展开了连续性的跟踪性监测，在这个基础上构建起了基于物质衡算的脱碳指数 - 积分混合模型、分析炉气成分指数、钢液终点温度智能神经网络预报模型，这些数据和模型可以对于脱碳放热、电弧炉脱磷等质量几种因素是计算历程实时性开展的关键，也就意味着通过此维度能够对电弧炉内钢液的成分、比例、温度等要素予以测算；采用分段电弧炉能量的措施进行深入的输入控制方法，协同开展供电、供氧、喷粉，以便于协同进行钢水脱碳和升温，从而实现 90%（±0.020%）的终点碳含量命中率，终点 88%（±10℃）温度的命中率。在此过程中我们应该清醒的认识到，对转炉炼钢来讲，电弧炉炼钢冶炼具有更加恶劣的场地，在终点控制方面远远不能达到标准化的指标；针对机理模型的测量，迄今为止的诸多参数都不达标，“黑箱模型”建立在智能算法基础之下，其对数据过度依赖，但是生产工艺上指导比较缺失，可以实现数据测技术可靠性的提升，因此该领域今后研发智能模型及两者的相互结合将成为主要技术模式。 2.3 熔池温度连续测量技术

基于智能算法的自动化仓储调度优化模型设计

基于智能算法的自动化仓储调度优化模型设计自动化仓储调度是指利用先进的技术手段和智能算法，对仓库的各项作业进行优化和调度，以实现仓储物资的高效管理和运作。

本文将基于智能算法，对自动化仓储调度进行优化模型的设计。

一、引言在当今快速发展的物流行业中，仓储调度的效率对于企业的运营成本和客户满意度都有着重要的影响。

传统的仓储调度往往依赖于人工经验和简单的规则，存在着效率低下、容易出错等问题。

而基于智能算法的自动化仓储调度优化模型的设计，可以有效提高调度的效率和精度，实现仓储的自动化运作。

二、智能算法在自动化仓储调度中的应用1. 遗传算法遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化方法，在仓储调度中可以用于优化货物的存储和拣选路径，以减少时间和能源消耗。

通过遗传算法的优化，可以使得货物在仓储过程中的行进路径更加合理和高效。

2. 粒子群算法粒子群算法是一种模拟鸟群或鱼群群体行为的优化方法，在仓储调度中可以用于优化仓库内的货架布局和货物的存储位置。

通过粒子群算法的优化，可以最大程度地减少货物调度的时间和空间消耗，提高仓储效率。

3. 蚁群算法蚁群算法是一种模拟蚁群觅食行为的优化方法，在仓储调度中可以用于优化货物的拣选路径和仓库内的输送线路。

通过蚁群算法的优化，可以找到最短路径，减少货物调度时间和能源消耗，提高仓储效率。

三、基于智能算法的自动化仓储调度优化模型设计1. 数据采集和预处理通过传感器等设备实时采集仓库内各个位置和设备的数据，包括货物位置、设备状态、环境温度等。

对采集的数据进行预处理，提取关键信息，并进行格式化、归一化等处理，为后续的优化模型设计提供准确的数据基础。

2. 优化目标定义根据仓储调度的具体需求，定义合适的优化目标，如最小化货物调度时间、最大化仓库空间利用率等。

基于智能算法的自动化调度优化模型的设计需要明确优化的目标，以指导算法的选择和设计。

3. 算法选择与实现根据优化目标和仓储调度的实际情况，选择合适的智能算法，并进行算法实现。

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研究领域。测试用例选择是指从所有的可用测试用例中选出少量典型的测试用例以达到对测试域的最大限度覆盖，它对黑箱测试和白箱测试都起着关键作用，决定了软件测试的质
量和效果。
遗传算法是一种基于自然选择原理和自然遗传机制的搜索寻优算法。整个进化过程从生成初始种群开始，根据被测软件
［ｙｗｏｄ］ｂａｋｂｘｔｓ；ｅｅｃａｇｒｍ；ｅｔａｅＫｅｒｓｌｃ－ｏｔｇｎｔｌｏｉｅｉｈｔｔｓｓｓｃ
ｌ概述
测试用例的选择与自动生成技术是软件测试的一个重要
结果与期望结果是否一致，后做相应的纠错、调整和评价。然
测试数据，即在被测程序的输入参数域中搜索能使程序的控
制流按预定的程序路径执行的目标参数值。遗传算法作为一种强健的搜索方法，在解决大空间、多峰、非线性、全局优
采用遗传算法生成测试数据的步骤如下：Ｊ（）１初始化个体。扫描给定的路径，找出需要生成测试数据的变量，并为每个变量赋随机的０１串，按照多参数级联，编码原则，组成个体。（）２计算适应度函数值。根据构造的适应度函数，分别计
化等高复杂度问题时显示了独特的优势和高效性。遗传算法
的引入，也为解决测试数据生成这一软件测试领域多年来的难题带来了新的思路。文献［】出利用程序语句嵌套级别Ｊ２提和缓冲区边界计算遗传算法的适应度函数；文献［～】３４提出利
ＰＡＮ－ｉ，ＵＮ－ｈｎｇＣＡＩｉｇＣＨＥＮｉｎｘｏｇＺｕｌＳｅＬｅｃａ，ｎ，ＭＪａ－ｉｎ
ｆｐｒｎｆｔｒｎｉｅｒｇＰＡｌｔｎｃＥｇｎｅｉｇＩｓｔｔ，ｆｉ３０７ＤｅａｔｍｅｔｗｏｋＥｇｎｅｉ，ＬＥｅｒｉｎｉｅｒｔｕｅＨｅｅ２０３）ｏＮｅｎｃｏｎｎｉ
计了基于遗传算法的黑箱测试用例自生成模型。该模型可直接对可执行文件自动生成测试用例，避免对程序进行源代码插装，降低对程动序源代码的要求，扩展了基于遗传算法的测试用例自动生成技术的应用范围。关键词：黑箱测试；遗传算法；测试例
Ｂｌｃ－ｏｅｔＣａｅｔ－ｅｅａｉｇＭｏｅａｋｂｘＴｓｓｓＡｕｏｇｎｒｔｄｌｎＢａｅｎＧｅｅｉｇｒｔｍｓｄｏｎｔＡｌｏｉｃｈ
ｃｓｓａｔ — ｅｅａｎｇｂａｅｎＧＡｓｐｏｓｄａｄｄｓｇｅ，ｙｗｈｃｅｔｃｓｓＣｅａｔ — ｅｒｔｄａｃｒｉＯｔｅｅｅｕａｌｌｓｗｉｕａｅｕｏｇｎｒｔｓｄｏｉｉｒｐｏｅｎｅｉｎｄｂｉｈｔｓａｅａｂｕｏｇｎｅａｅｃｏｄｎｇｔｈｘｃｔｂｅｆｅｔｔｎｉｈｏ
ｉｔｄｃｄＴｅｍｅｄｆｒｃｌｕａｎｉｓｆｎｔｎｉｓｇｄｎｍｃｄｂｇｉｇｔｈｏｏｙｉｒｓａｃｅ．ｈｄｌｏｌｃ－ｏｓｎｒｕｅ．ｈ￣ｏｏａｃｌｔｇｆｓｕｃｏｎＧＡｕｉｙａｉｅｕｇｎｅｎｌｇｅｅｒｈｄＴｅｍｏｅｒｂａｋｂｘｔｔｏｉｍｅｉｎｃｓｆｅ
［ｂｔａｔＴｅｔｈｏｏｙｏｓｃｓｓｕｏｇｎｒｔｇｂｓｄｏｅｅｃｇｒｈＧＡ）ｓｆｒｄｎｍｉｅｕｇｎｄｓｔｉｓｅｌｇｉＡｓｒｃ］ｈｃｎｌｇｆｅｔａｅｔ—ｅｅａｎａｅｎＧｎｔｏｉｍ（，ｏｔｅｙａｃｂｇｉｇａｔｉｄｓｓｍｂｉｅｔａｉｉＡｌｔｗａｄｎａｃａｎｓ
ｉｓｕｎａｏｒｏｔｒｏｒｅｃｄｄｔｅａｐｉｔｎａｅｆｅｔａｅｕｏｇｎｒｔｇｔｃｎｌｇａｅｎＧＡｉｅｔｎｅ．ｎｔｍｅｔｔｎｆｆｅｓｕｃｏｅａｐｌａｏａｏｓｃｓｓｔ—ｅｅａｎｈｏｏｙｓｄｏｘｅｄｄｒｉｏｓｗａｎｈｃｉｒｔａｉｅｂｓ
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第３４卷第９期
１１３７．４ｏ
・
计
算
机
工
程
２００８年５月
Ｍａｙ００２８
Ｎｏ．９
ＣｏｐｕｅｍｔｒＥｎｇｎｅｒｎｇｉቤተ መጻሕፍቲ ባይዱｅｉ
人工智能及识别技术・
文章编号；１０３２（０）＿２５＿３文０－４２８＿０－ｏ０８０ｏ０献标识码：Ａ
中图分类号；Ｔ３１Ｐ９
基于遗传算法的黑箱测试用例自动生成模型
潘祖烈，孙乐昌，蔡铭，陈建熊
（解放军电子工程学院网络工程系，合肥２０３）３０７摘要：介绍基于遗传算法的测试用例自动生成技术，研究了利用动态调试技术和静态反汇编技术计算遗传算法中适应度函数的方法，设
的特点确定适应度函数，执行程序后，评估每个测试用例的
适应度，适应度越高说明测试用例与预期效果越接近，再利用交叉、变异、选择３种基本算子对测试用例进行改进，并
用适应度函数进行评价，直至最接近最佳期望就可以结束该
过程。
软件结构测试中，一般采用基于路径覆盖的方式来产生