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适应度函数的设计在基于搜索的测试用例生成威廉希尔官方网站 中占据重要的位置，然而在某些特殊的程序中，如存在嵌套、非结构性跳转或因return，break等语句跳出循环的程序，已有的适应度函数无法评价到所有的分支．目前的方法是修改程序的源代码，以使每个分支得到评价．但修改源代码不但可能影响程序的原有结构、引入错误，而且很难实现自动化．针对这一问题，提出一种基于模式组合的粒子群优化测试用例生成方法．首先，将分支条件定义为“模式”，即，一类具有相同特征且能提高适应度值的个体集合，并改变其分支函数的插桩方式，可解决分支条件不完全评价的问题：然后，设计一种新的交叉算子，寻找到所有使模式的分支函数值最小的个体，将这些个体中含有模式的部分通过交叉算子组合到一个个体上，既可防止模式在进化过程中被破坏，又可因多种模式的组合而提高个体的适应度值；最后，使用局部搜索策略对种群中的最优个体进行搜索，提高粒子群优化算法的局部搜索精度，进一步提高测试用例生成效率．为了评价该方法的有效性，基于一组基准程序和开源程序进行实验．实验结果表明：对于含有模式的程序，该测试用例生成方法与已有方法相比，在覆盖率和平均进化代数上均有明显优势．
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