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利用遗传算法进行测试数据自动生成是近年来的研究热点,其有效性高度依赖于适应度函数的选取和初始种群的筛选。该文探索将遗传算法应用到IMX(Integrated Management X-software)系统测试数据自动生成以提高其回归测试的质量,将IMX系统专业测试人员手动生成的测试数据作为基础测试数据,并提出一种基于测试路径对目标路径覆盖率的初始种群筛选标准。在三角形程序和IMX系统平台上的实验表明,所提方法在寻找测试数据时所用的时间和迭代次数较少,且生成的测试数据具有较好的多样性。