一种基于自适应免疫遗传算法的极端测试用例生成方法技术

本发明专利技术公开一种基于自适应免疫遗传算法的极端测试用例生成方法，包括以下步骤：S1、初代种群生成器读取配置文件生成初代种群；S2、抗体适应度计算器对S1中获得初始种群中每个个体进行适应度计算；S3、终止条件判断是否达到限定迭代次数，达到限定迭代次数并跳转到S4，若还未达到限定迭代次数，依次进行选择操作、自适应交叉和变异、提取疫苗、接种疫苗、免疫选择以及种群更新操作，跳转到S2；S4、达到限定迭代次数，即获得近优解汇编代码。即获得近优解汇编代码。即获得近优解汇编代码。

【技术实现步骤摘要】
一种基于自适应免疫遗传算法的极端测试用例生成方法


[0001]本专利技术涉及一种基于自适应免疫遗传算法的极端测试用例生成方法，属于可靠性测试


技术介绍

[0002]遗传算法作为一种通用的随机搜索优化算法，由于具有较好的通用性、鲁棒性和并行性，因此在工程计算中得到了广泛应用。遗传算法虽然具有全局收敛的特性，但算法的交叉、变异、选择等操作一般都是在概率意义下随机进行的，所以在一定程度上不可避免地会出现退化现象。而免疫遗传算法正是在这种背景下产生的，它将生命科学中免疫的原理与遗传算法相结合来提高算法的整体性能，并有选择、有目的地利用待求解问题中的一些特性信息来抑制优化过程中后期可能会出现的退化现象。
[0003]极端测试用例在处理器验证中必不可少，以往编写极端测试用例需要硬件设计人员指导，而且往往需要对指令序列进行手工排序，因此效率低下。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的是提供一种基于自适应免疫遗传算法的极端测试用例生成方法，以解决极端测试用例编写困难的问题。
[0005]为解决此问题，本专利技术采用的技术方案是：提供一种基于自适应免疫遗传算法的极端测试用例生成方法，基于以下配置：配置文件，用于使用XML格式定义个体属性、进化演化设置，其中演化设置包含终止条件需要到达的限定迭代次数；初代种群生成器，用于根据汇编程序源代码，进行分析，随机生成初始种群；抗体适应度计算器，用于计算种群中个体的适应度；自适应免疫遗传算法核心，用于根据免疫原理与基本遗传算法相结合的基本规则，在选择操作中采用最佳个体保留与赌轮选择相结合的策略，可以保证适应度较大的个体以较大的机会进入下一代，在自适应交叉和变异操作中，通过计算种群平均信息熵及相似度，自适应地调整交叉概率和变异概率，在提取疫苗操作中，通过动态自适应的方式提取，保证疫苗的全局有效性，在接种疫苗操作中，从父代群体中选择想要接种的抗体，采用轮盘赌方式选择一个或多个基因片段，通过置换基因码值产生新的免疫个体，形成最优种群，接种疫苗后，对接种了疫苗的个体进行检测，若适应度提高，则采用免疫后的子代个体；反之，若子代适应度不如父代，说明出现退化现象，此时保留父代个体，在种群更新操作中，既要保存每代种群中适应度最优的抗体，组成抗体群，又要删除每代种群中适应度最低的抗体，并由随机生成的新抗体代替，这样有利于保持种群的多样性，可以探索新的可行解空间；所述生成方法包括以下步骤：S1、初代种群生成器以字节流的形式读取XML格式的演化配置文件、个体属性文
件，生成初代种群；S2、抗体适应度计算器对S1中获得初始种群中每个个体进行适应度计算；S3、自适应免疫遗传算法根据S2中反馈的适应度计算值和配置文件中设定的限定迭代次数，判断是否获得近优解，当经过多次种群更新达到限定迭代次数后，将得到近优解并跳转到S4，若还未到达限定迭代次数，则将继续执行种群循环迭代更新操作，直至达到限定迭代次数；S4、得到近优解汇编代码。
[0006]由于上述技术方案的运用，本专利技术与现有的技术相比具有以下优点：本专利技术基于自适应免疫遗传算法的极端测试用例生成方法，能够自适应调节交叉概率和变异概率，并采用动态提取疫苗的方式，避免了在进化过程中导致的局部收敛和收敛速度减慢等缺点。
附图说明
[0007]附图1为基于自适应免疫遗传算法的极端测试用例生成方法的示意图。
具体实施方式
[0008]实施例：本专利技术提供一种基于自适应免疫遗传算法的极端测试用例生成方法，基于以下配置：配置文件，用于使用XML格式定义个体属性、进化演化设置，其中演化设置包含终止条件需要到达的限定迭代次数；初代种群生成器，用于根据汇编程序源代码，进行分析，随机生成初始种群；抗体适应度计算器，用于计算种群中个体的适应度；自适应免疫遗传算法核心，用于根据免疫原理与基本遗传算法相结合的基本规则，在选择操作中采用最佳个体保留与赌轮选择相结合的策略，可以保证适应度较大的个体以较大的机会进入下一代，在自适应交叉和变异操作中，通过计算种群平均信息熵及相似度，自适应地调整交叉概率和变异概率，在提取疫苗操作中，通过动态自适应的方式提取，保证疫苗的全局有效性，在接种疫苗操作中，从父代群体中选择想要接种的抗体，采用轮盘赌方式选择一个或多个基因片段，通过置换基因码值产生新的免疫个体，形成最优种群，接种疫苗后，对接种了疫苗的个体进行检测，若适应度提高，则采用免疫后的子代个体；反之，若子代适应度不如父代，说明出现退化现象，此时保留父代个体，在种群更新操作中，既要保存每代种群中适应度最优的抗体，组成抗体群，又要删除每代种群中适应度最低的抗体，并由随机生成的新抗体代替，这样有利于保持种群的多样性，可以探索新的可行解空间；所述生成方法包括以下步骤：S1、初代种群生成器以字节流的形式读取XML格式的演化配置文件、个体属性文件，生成初代种群；S2、抗体适应度计算器对S1中获得初始种群中每个个体进行适应度计算；S3、自适应免疫遗传算法根据S2中反馈的适应度计算值和配置文件中设定的限定迭代次数，判断是否获得近优解，当经过多次种群更新达到限定迭代次数后，将得到近优解
并跳转到S4，若还未到达限定迭代次数，则将继续执行种群循环迭代更新操作，直至达到限定迭代次数；S4、得到近优解汇编代码。
[0009]本专利技术主要由初代种群生成器、抗体适应度计算器、自适应免疫遗传算法核心所组成，本专利技术的输入是XML格式的演化配置文件、个体属性文件，本专利技术的输出是最优的汇编代码。
[0010]本专利技术的组成如图1所示，流程如下：1.初代种群生成器读取配置文件生成初代种群；2.抗体适应度计算器对S1中获得初始种群中每个个体进行适应度计算；3.终止条件判断是否达到限定迭代次数，达到限定迭代次数并跳转到S4，若还未达到限定迭代次数，依次进行选择操作、自适应交叉和变异、提取疫苗、接种疫苗、免疫选择以及种群更新操作，跳转到S2；4.达到限定迭代次数，即获得近优解汇编代码。
[0011]采用上述一种基于自适应免疫遗传算法的极端测试用例生成方法时，能够自适应调节交叉概率和变异概率，并采用动态提取疫苗的方式，避免了在进化过程中导致的局部收敛和收敛速度减慢等缺点。
[0012]最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本专利技术的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本专利技术进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本专利技术实施例技术方案的精神和范围。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于自适应免疫遗传算法的极端测试用例生成方法，其特征在于，基于以下配置：配置文件，用于使用XML格式定义个体属性、进化演化设置，其中演化设置包含终止条件需要达到的限定迭代次数；初代种群生成器，用于根据汇编程序源代码，进行分析，随机生成初始种群；抗体适应度计算器，用于计算种群中个体的适应度；自适应免疫遗传算法核心，用于根据免疫原理与基本遗传算法相结合的基本规则，在选择操作中采用最佳个体保留与赌轮选择相结合的策略，可以保证适应度较大的个体以较大的机会进入下一代，在自适应交叉和变异操作中，通过计算种群平均信息熵及相似度，自适应地调整交叉概率和变异概率，在提取疫苗操作中，通过动态自适应的方式提取，保证疫苗的全局有效性，在接种疫苗操作中，从父代群体中选择想要接种的抗体，采用轮盘赌方式选择一个或多个基因片段，通过置换基因码值产生新的免疫个体，形成最优种群，接种疫苗后，对接...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄佛保，马萁遥，李高轩，
申请(专利权)人：西北工业大学，
类型：发明
国别省市：