【摘 要】
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为实现指定路径的软件测试数据自动生成,提出了一种基于粒子群优化（PSO）算法的演化测试方法。利用分支函数插装和强制路径执行策略,得到用于优化搜索的路径适应值。通过引入混
【机 构】
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南京理工大学计算机科学与技术学院,63961部队
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为实现指定路径的软件测试数据自动生成,提出了一种基于粒子群优化（PSO）算法的演化测试方法。利用分支函数插装和强制路径执行策略,得到用于优化搜索的路径适应值。通过引入混沌搜索、模拟退火和早熟收敛判断机制,克服了标准PSO算法易陷入局部最优而无法找到测试数据的缺陷。三角形判断程序的测试数据自动生成实验表明：在最大迭代次数Tmax为500时,混沌退火粒子群优化（CAPSO）算法的命中概率为99%,标准PSO的命中概率为95%;在Tmax为2 000时,CAPSO算法的命中概率为100%,标准PSO算法的命中概
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