路径覆盖测试用例自动生成（ATCG-PC）问题是自动化软件测试领域的热点。ATCG-PC问题中群智能进化算法常用的适应度函数之间具有高度的相似性，然而现有的解决ATCG-PC问题的群智能进化算法尚未考虑这一相似性特征。受相似性特征启发，将两个相似的适应度函数看作两个任务，从而将ATCG-PC问题转化为多任务ATCG-PC问题，并提出了一种新的解决多任务ATCG-PC问题的群智能进化算法，即多因子回溯搜索优化算法（MFBSA）。所提算法通过多因子选择Ⅰ的记忆种群功能提高全局搜索能力，并通过选型记忆交配使得相似任务之间能够通过知识转移提高彼此的优化效率。在6个雾计算测试程序和6个自然语言处理测试程序上对所提算法性能进行了评价。与回溯搜索优化算法（BSA）、免疫遗传算法（IGA）、收敛速度控制器粒子群优化（PSO-CSC）算法、自适应粒子群优化（APSO）算法和超立方体差分进化（DE-H）算法相比，MFBSA覆盖12个测试程序上的路径所使用的测试用例总数分别减少了64.46%、66.64%、67.99%、74.15%和61.97%。实验结果表明，所提算法能够有效降低测试成本。
