1、“.....并能自适应遗传算法中为，为，为，为。基于遗传算法的测试用例自动生成技术研究论文原稿。运用自适应遗传算法的个实际问题是，最优个体仍然会以较大的交叉率和变异率进行遗传操作，从而较好的个体被破坏。本文采取最优基于遗传算法的测试用例自动生成技术研究论文原稿终能收敛到全局最佳值。最优保存策略可保证当前的最优个体不会被交叉变异等遗传运算破坏，这是本文改进的自适应遗传算法收敛性的个重要保证条件。适应度函数的设计适应函数的优劣将直接影响遗传算法解决问题的效率......”。

2、“.....则可以有组有序的符号集合唯标识它，假定其为用组测试数据执行被测函数，可以得到个型数组标识其执行的实际路径，假定其为，则实际路径和目标路径之间的差异可如下表示题上，我们的目标是构造个能更好地评价所生成的测试数据的优劣，并能引导算法最终找到覆盖指定路径的测试数据的函数。利用海明距离来做评价函数的方法，在被测函数单元内部的各个分支点前和分支内部，通过函数插装的方法分别插入个分支摘要本文对应用遗传算法解决测试用例生成过程中的关键技术进行了分析......”。

3、“.....最后结合经典算例对改进进行了验证。关键词测试数据自动生成控制变异位臵改进自适应遗传算法成的大空间搜索问题，引入了变长染色体编码策略针对测试程序的参数个数和编码长度不同，对遗传算子进行了改进介绍了控制变异位臵法和改进的自适应遗传算法，来提高遗传算法的搜索效率。通过经典角形问题实验证明改进方法有效，有利于提体。当参数个数增多，位串长度加长时，仅采用单点交叉，位串的结构改变很小，不利于新信息的引入，导致搜索效率降低。为此设想对交叉算子做如下形式的改进增加交叉点。变单点交叉为多点交叉......”。

4、“.....作者单位山东省青岛市山东省青岛市。遗传策略通过遗传算法寻找最优解时，能够较快地逼近目标值，但是从逼近目标值到最终找到目标值这步跨越是较为艰难的，所花费的代价甚至比前面逼近的遗传算法用于生成测试用例的方式进行了改进。为了提高初始种群的适应度，引入了局部加速方法针对用例生成的大空间搜索问题，引入了变长染色体编码策略针对测试程序的参数个数和编码长度不同......”。

5、“.....参考文献荚伟，高仲仪基于遗传算法的软件结构测试数据生成技术研究北京航天航空大学学报，王小平，曹立明遗传算法理论应用与软件实现西安西安交通大学出版社，作者单位山东省青岛市山东省青岛市。坏过大，而多数参数的位串却无法引入新的信息所造成的不利影响。基于遗传算法的测试用例自动生成技术研究论文原稿。小结本文对遗传算法用于生成测试用例的方式进行了改进。为了提高初始种群的适应度，引入了局部加速方法针对用例生用例生成过程中的关键技术进行了分析......”。

6、“.....最后结合经典算例对改进进行了验证。关键词测试数据自动生成控制变异位臵改进自适应遗传算法引言遗传算法作为种基于自然选择高，但也存在着明显的问题由于交叉点是随机确定的，因此当交叉点在整个位串上分布不均匀，特别是在交叉点过分集中于个或少数几个参数的位串上时，交叉操作对位串上，从而消除当突变点过分集中于少数参数的位串时，突变操作对这些位串过程还要大。通过对交叉算子和突变算子的改进，来提高遗传算法的搜索效率，避免陷入局部最优解......”。

7、“.....它是在种群中任选个个体，并在个体位串上随机选取个交叉点，然后将个位串的尾部互换，形成个新的个和改进的自适应遗传算法，来提高遗传算法的搜索效率。通过经典角形问题实验证明改进方法有效，有利于提高种群的搜索效率。参考文献荚伟，高仲仪基于遗传算法的软件结构测试数据生成技术研究北京航天航空大学学报，王小平，曹立明遗传理和遗传机制的通用搜索算法，与其它搜索算法的不同之处在于它在整个搜索空间随机采样，按定的评估策略对每样本评价，并采用特定的算子进行样本优化，直至产生最优解......”。

8、“.....小结本文对基于遗传算法的测试用例自动生成技术研究论文原稿用组测试数据执行被测函数，可以得到个型数组标识其执行的实际路径，假定其为，则实际路径和目标路径之间的差异可如下表示数组，中对应位臵为的个数。摘要本文对应用遗传算法解决测试导算法最终找到覆盖指定路径的测试数据的函数。利用海明距离来做评价函数的方法，在被测函数单元内部的各个分支点前和分支内部，通过函数插装的方法分别插入个分支函数。该函数通过个型数组来记录执行过程中是否保存策略来保留最优个体......”。

9、“.....最优保存策略可保证当前的最优个体不会被交叉变异等遗传运算破坏，这是本文改进的自适应遗传算法收敛性的个重要保证条件。适应度函数的设计好地体现背景知识，从而更有利于引导算法朝向更优的解空间搜索。对比分析为了对比客观，分别采用基本遗传算法控制突变位臵法和自适应遗传算法生成测试数据，基本参数指标如表所示。对于等边角形问题，我们令控制突变位臵参数，改进数组，中对应位臵为的个数。运用自适应遗传算法的个实际问题是，最优个体仍然会以较大的交叉率和变异率进行遗传操作......”。