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適應度函數的設計在基于搜索的測試用例生成技術中占據重要的位置，然而在某些特殊的程序中，如存在嵌套、非結構性跳轉或因return，break等語句跳出循環的程序，已有的適應度函數無法評價到所有的分支．目前的方法是修改程序的源代碼，以使每個分支得到評價．但修改源代碼不但可能影響程序的原有結構、引入錯誤，而且很難實現自動化．針對這一問題，提出一種基于模式組合的粒子群優化測試用例生成方法．首先，將分支條件定義為“模式”，即，一類具有相同特征且能提高適應度值的個體集合，并改變其分支函數的插樁方式，可解決分支條件不完全評價的問題：然后，設計一種新的交叉算子，尋找到所有使模式的分支函數值最小的個體，將這些個體中含有模式的部分通過交叉算子組合到一個個體上，既可防止模式在進化過程中被破壞，又可因多種模式的組合而提高個體的適應度值；最后，使用局部搜索策略對種群中的最優個體進行搜索，提高粒子群優化算法的局部搜索精度，進一步提高測試用例生成效率．為了評價該方法的有效性，基于一組基準程序和開源程序進行實驗．實驗結果表明：對于含有模式的程序，該測試用例生成方法與已有方法相比，在覆蓋率和平均進化代數上均有明顯優勢．
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