1、在進(jìn)行核電軟件測(cè)試時(shí)，主要包括單元靜態(tài)測(cè)試，單元?jiǎng)討B(tài)測(cè)試，功能測(cè)試，集成測(cè)試四個(gè)部分，對(duì)每個(gè)過程的測(cè)試都要進(jìn)行至少三次的回歸測(cè)試以保證代碼修改的正確性和避免代碼修改對(duì)被測(cè)程序的其它模塊產(chǎn)生副作用，而每次進(jìn)行回歸測(cè)試時(shí)，我們會(huì)將前幾次的測(cè)試用例分為有效用例和本輪無效用例兩種，為了達(dá)到測(cè)試的覆蓋標(biāo)準(zhǔn)，必須再增補(bǔ)部分測(cè)試用例。在整個(gè)測(cè)試過程中，單元測(cè)試因?yàn)橐獙?duì)代碼進(jìn)行分析且復(fù)雜性較高，人工生成測(cè)試用例誤差較大且所花費(fèi)的時(shí)間相對(duì)較長，占整個(gè)測(cè)試

2、工作的1/3甚至更多，所以，單元回歸測(cè)試用例自動(dòng)生成成為本文的研究內(nèi)容。而遺傳算法可以對(duì)已有測(cè)試用例進(jìn)行最大化復(fù)用，理論上可以提高測(cè)試數(shù)據(jù)的生成效率。所以本文提出采用遺傳算法生成單元回歸測(cè)試數(shù)據(jù)。另外，目前，我們主要采用基本路徑測(cè)試與邏輯覆蓋相結(jié)合對(duì)核電等安全關(guān)鍵領(lǐng)域的軟件進(jìn)行單元測(cè)試，邏輯覆蓋主要包括語句覆蓋、分支覆蓋、條件覆蓋和修改條件/判定覆蓋（MC/DC），其嚴(yán)謹(jǐn)性逐漸加強(qiáng)，與其它邏輯覆蓋準(zhǔn)則相比，MC/DC準(zhǔn)則發(fā)現(xiàn)軟件缺陷的能

3、力較強(qiáng)，且用例個(gè)數(shù)只是呈線性增長，所以本文選擇基于MC/DC準(zhǔn)則進(jìn)行回歸測(cè)試用例的生成。針對(duì)以上情況，本文從糾正式回歸測(cè)試的角度出發(fā)，在篩選出有效用例的前提下，為了增補(bǔ)部分?jǐn)?shù)據(jù)滿足MC/DC準(zhǔn)則，提出了一種基于MC/DC準(zhǔn)則的回歸測(cè)試數(shù)據(jù)進(jìn)化生成技術(shù)，主要圍繞以下兩個(gè)方面展開研究：
　　1）確定要增補(bǔ)的目標(biāo)條件組合。即利用數(shù)據(jù)流分析技術(shù)，靜態(tài)檢查目標(biāo)判定語句的MC/DC覆蓋率是否可達(dá)到100％，并據(jù)此確定需要覆蓋的判定的條件組合。

4、首先根據(jù)判定的邏輯結(jié)構(gòu)分析該判定所有可能的條件組合的集合H，其次，通過在修改代碼P’上運(yùn)行原始用例集合T記錄該判定已被覆蓋的條件組合集，則H’所對(duì)應(yīng)的用例集我們稱之為有效用例集，則未被覆蓋的該判定的條件組合集據(jù)數(shù)據(jù)流分析法分析中的所有條件組合是否可被覆蓋，提取出中所有可被覆蓋的條件組合集，并根據(jù) MC/DC準(zhǔn)則分析該判定的MC/DC覆蓋率是否可以達(dá)到100%，最后，根據(jù)MC/DC準(zhǔn)則從H’’’中篩選出部分條件組合作為該判定的目標(biāo)條件組合

5、，進(jìn)而確定該程序的目標(biāo)條件組合。
　　2）利用遺傳算法生成回歸測(cè)試數(shù)據(jù)。首先，設(shè)計(jì)適合本文研究的適應(yīng)度函數(shù)，其次，確定程序的目標(biāo)條件組合，再次，設(shè)計(jì)目標(biāo)函數(shù)，根據(jù)目標(biāo)條件組合從已有測(cè)試用例中篩選出部分?jǐn)?shù)據(jù)作為優(yōu)勢(shì)初始種群。再次，根據(jù)已篩選的部分初始種群所覆蓋的條件組合與目標(biāo)條件組合確定遺傳操作分量。最后，利用適應(yīng)度函數(shù)引導(dǎo)初始種群進(jìn)化生成目標(biāo)測(cè)試數(shù)據(jù)。
　　本文采用的基準(zhǔn)測(cè)試程序?yàn)?sumday函數(shù)，從測(cè)試數(shù)據(jù)生成效率和穩(wěn)定