基于Memetic算法的仿真用例集约简技术

TP391; 在芯片项目中,回归测试是一项重复进行的工作,需耗费大量资源,用例集的反复执行可确保设计的正确性,但会产生较大的测试运行代价.将遗传算法的特点与局部搜索策略的优点有机结合,对约简问题进行数学建模,设计了Memetic算法,对其中的全局策略和各算子、局部策略进行了改进,以功能覆盖率为衡量标准,在完全覆盖的情况下,Memetic算法较标准遗传算法的收敛速度更快,用例集更精简,并较大程度地降低了回归测试的运行代价....

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Published in浙江大学学报（理学版） Vol. 48; no. 3; pp. 331 - 337
Main Authors 杨祎巍, 匡晓云, 黄开天, 洪超, 郑昌立, 蒋小文
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 广东省电力系统网络安全企业重点实验室(南方电网科学研究院有限责任公司),广东 广州 510080%浙江大学 信息与电子工程学院,浙江 杭州 310027 01.05.2021
Subjects
用例集约简
Memetic算法
测试运行代价
回归测试
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ISSN1008-9497
DOI10.3785/j.issn.1008-9497.2021.03.009

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Abstract TP391; 在芯片项目中,回归测试是一项重复进行的工作,需耗费大量资源,用例集的反复执行可确保设计的正确性,但会产生较大的测试运行代价.将遗传算法的特点与局部搜索策略的优点有机结合,对约简问题进行数学建模,设计了Memetic算法,对其中的全局策略和各算子、局部策略进行了改进,以功能覆盖率为衡量标准,在完全覆盖的情况下,Memetic算法较标准遗传算法的收敛速度更快,用例集更精简,并较大程度地降低了回归测试的运行代价.
AbstractList TP391; 在芯片项目中,回归测试是一项重复进行的工作,需耗费大量资源,用例集的反复执行可确保设计的正确性,但会产生较大的测试运行代价.将遗传算法的特点与局部搜索策略的优点有机结合,对约简问题进行数学建模,设计了Memetic算法,对其中的全局策略和各算子、局部策略进行了改进,以功能覆盖率为衡量标准,在完全覆盖的情况下,Memetic算法较标准遗传算法的收敛速度更快,用例集更精简,并较大程度地降低了回归测试的运行代价.
Author 黄开天
匡晓云
杨祎巍
郑昌立
洪超
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