【发布时间】：2010-03-22 07:34:46
【问题描述】：
我正在做我的软件测试项目。遗传算法是我想用来在 MATLAB 中生成自动测试数据\测试用例的技术。
请帮助我成功完成我的项目。
【问题讨论】：
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@shalini 您想要有可用于 GA 的示例数据吗？你的目标是什么……请说得更具体些。
标签： matlab artificial-intelligence genetic-algorithm
【发布时间】：2010-03-22 07:34:46
【问题描述】：
首先，我建议您了解自己真正想做的事情。我知道遗传算法和遗传编程对他们来说有一种异国情调，听起来他们可以做很多事情，但存在现实世界的局限性。
如果您想使用 GA 为程序生成测试用例，那么您必须能够定量地确定您何时成功生成了一个测试用例：
A.代表一个独特的测试用例。
B.正确测试代码。
C.产生预期的结果。
D.产生一个真实的用例。
【讨论】：
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B、C、D 的一个衡量标准就是获得最多的代码覆盖率（由特定测试用例或一批测试用例获得）。因此，适应度标准 = 代码覆盖率的最大化可能是一个很好的起点。
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@Eugen 1 UP！代码覆盖率对我来说听起来也不错......现在让我们看看 OP 是否正在跟进他/她的问题。
当（且仅当）您可以实现能够评估“测试用例”有多好的适应度函数时，GA 是您解决问题的理想选择。
另外，如果在您的特定场景中，“好”和“坏”测试用例之间没有区别，而只有“测试用例”和“非测试用例”之间，那么您可能最好使用其他生成策略！
【讨论】：
首先制定一个评估测试数据的适应度标准。在我看来，适合度可能是程序控制流图中的分支谓词。在这个问题上参考 korel(90)。尝试提出一些初始测试用例并应用 GA 生成其他比现有更好的测试用例。
【讨论】：