一种嵌入式基础软件代码分支覆盖测试数据遗传搜索方法技术

本发明专利技术涉及计算机信息处理技术领域，具体涉及一种嵌入式基础软件代码分支覆盖测试数据遗传搜索方法，该方法将测试数据寻找过程转化为基于遗传算法的搜索和优化过程，适应度函数以被测软件的分支谓词为基础，测试数据能够遍历被测软件的所有分支，而且测试数据非常靠近输入子空间的边界。而交叉变异是从一个点的群体而不是从一个单一点进行搜索，因而落入假峰的概率比点到点的转移搜索大大减少了，数据遗传搜索效率高。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及计算机信息处理
，具体涉及。
技术介绍
遗传算法(Genetic Algorithm)是美国的Holland在1975年首先提出来的，它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，它模拟自然界中的生命进化机制，在人工系统中实现特定目标的优化。它的操作对象是一群染色体(称为个体)，即种群(Population)。这里每个染色体都对应于问题的一个解。遗传算法从初始种群出发，采用基于适应度比例的选择策略在当前种群中选择个体，使用交叉和变异来产生下一代种群。如 此一代一代地演化下去，直到满足期望的终止条件。遗传算法在问题解空间的表示上，是用单一的染色体表示问题的一个潜在的可能解，运行在一个染色体群体上的进化过程和通过一个潜在解空间的搜索相对应。嵌入式基础软件是一种安全关键软件，为保证其质量和可靠性，一般需要进行软件代码逻辑覆盖测试。逻辑覆盖又可分为语句覆盖、分支覆盖、路径覆盖等。按分支覆盖准则进行测试是指设计若干组测试数据，运行被测程序，使得程序中每个判断的取真分支和取假分支至少经历一次，即判断的真假值均曾被满足。根据域测试(Domain Testing)原理,本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种嵌入式基础软件代码分支覆盖测试数据遗传搜索方法，其特征在于，所述方法包括下述步骤：（1）生成随机数；（2）选择初始种群；（3）按照参数编码方式对所述初始种群的个体串映射成实际参数值，并传递给被测软件；（4）确定适应度函数；（5）交叉变异对测试数据进行改进，形成新一代更优种群；（6）循环进行步骤（1）？（5），直至找到覆盖所有嵌入式基础软件分支的目标参数值，测试数据遍历被测软件的所有分支，结束该搜索过程。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：邓世伟，苏晓艳，齐超，郑彦兴，房友园，杨广华，李冬红，施寅生，
申请(专利权)人：中国人民解放军六三九二八部队，
类型：发明
国别省市：