11、基于遗传算法的Event - B模型测试数据生成

最新推荐文章于 2025-10-21 09:51:22 发布

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分类专栏：软件工程前沿探析文章标签：遗传算法 Event-B 测试数据生成

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基于遗传算法的Event - B模型测试数据生成

遗传算法基础

遗传算法（GAs）是一类进化算法，它借鉴了生物学中的选择、重组（交叉）和变异等技术。GAs适用于那些无法用传统技术解决，且对解空间进行穷举搜索不切实际的问题。近年来，GAs在测试数据生成这一难题上受到了测试研究界的更多关注。

GAs的基本方法是将潜在解决方案的种群编码到称为染色体（或个体）的数据结构中，并对这些结构应用重组和变异算子。以下是遗传算法的高级描述：

Randomly generate or seed initial population P
Repeat
    Evaluate ﬁtness of each individual in P
    Select P ′ from P according to selection mechanism
    Recombine parents from P ′ to form new oﬀspring
    Construct P ′ from parents and oﬀspring
    Mutate P ′
    P ←P ′
Until Stopping Condition Reached

适应度（或目标）函数为当前种群中的每个染色体分配一个分数（称为适应度）。染色体的适应度取决于该染色体与问题解决方案的接近程度。在本文中，适应度被认为是正的，找到解决方案对应于最小化适应度函数，即适应度为0的染色体就是解决方案。算法在满足某些停止条件时终止，例如找到解决方案或达到允许的最大代数。

为了选择用于创建后代的个体，人们设计了