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- 1 篇 教育学

主题

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5 篇 面向路径
3 篇 面向路径的测试
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3 篇 自适应
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2 篇 北京邮电大学

作者

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4 篇 曾佩杰
4 篇 苗晓旭
4 篇 陈鑫
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3 篇 齐治昌
3 篇 焦重阳
3 篇 史娇娇
3 篇 傅博
2 篇 祝涛
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2 篇 郭少敏
2 篇 孙家泽
2 篇 吕三
2 篇 袁青星

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133 篇 中文

检索条件"主题词=测试数据自动生成"

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排序：

基于蚂蚁算法的路径测试数据自动生成方法研究

基于蚂蚁算法的路径测试数据自动生成方法研究

引用

作者：陈路远河北工业大学

学位级别：硕士

随着信息化的不断深入，软件产品的应用日益广泛，规模越来越大，复杂程度越来越高，软件质量问题日益成为软件技术领域研究的重点和热点问题。软件测试是现阶段保障软件质量的重要手段。软件测试中如：语句覆盖、条件覆盖等都可以归结... 详细信息

随着信息化的不断深入，软件产品的应用日益广泛，规模越来越大，复杂程度越来越高，软件质量问题日益成为软件技术领域研究的重点和热点问题。软件测试是现阶段保障软件质量的重要手段。软件测试中如：语句覆盖、条件覆盖等都可以归结为面向路径测试数据的生成问题。自动求解该问题将有效地提高软件测试的效率和质量。本文主要研究的是路径测试数据的自动生成方法。路径测试已经被证明是一个NP问题，是对程序进行结构测试的重要方法。令人遗憾的是目前大部分的测试还采用的是人工测试的方法。事实上，测试工作有很大的重复性，极有可能使用计算机进行自动化测试。研究测试数据的自动生成，可以降低手工测试的高额成本，减轻测试人员所必须付出的大量劳动，同时提高测试过程的可信赖程度。路径测试是软件测试的基本问题，因此路径测试数据自动生成方法的研究，对实现软件测试过程自动化，有着十分重要的现实意义。本文首先介绍了路径测试数据的生成步骤。总结了现有的测试方法，并对现有的一些测试数据自动生成的方法如：随机法、静态法、动态法和试探法做了重点介绍。其中，并着重介绍了使用人工智能的试探法，分别分析了如:使用遗传算法、模拟退火算法以及模拟退火遗传遗传混合算法自动求解路径测试数据自动生成问题。蚂蚁算法作为最成功的集群算法之一，已成功解决了诸多NP问题，但在求解路径测试问题上并不多见，故本文选择了使用三种二进制蚂蚁算法：BAA、BAS和BACS进行求解路径测试数据自动生成问题。并对解进行分析讨论。由于蚂蚁求解问题是建立在图的表示基础上的，在应用蚂蚁算法解决问题之前应首先将路径测试输入数据的解空间转化为可以被蚂蚁求解的搜索空间。本文选用的是使用二进制编码将测试的输入空间离散化来构成二进制蚂蚁的搜索空间。由于，二进制蚂蚁搜索空间的特殊性，蚂蚁很容易陷入某些边上是算法停滞，在求解过程中调整算法的一些参数，使算法得到探索与开发的平衡。另外，二进制蚂蚁是对个体蚂蚁的智能要求比较低，因此在二进制蚂蚁算没有启发式信息的概念，从而导致有时算法所产的效果很糟糕，在比较三种蚂蚁算法的求解效果后，在这三种蚂蚁算法求解效果最好的BAS中加入局部搜索来弥补没有启发式信息带来的不足。最后使用三角形分类程序TRITYP和佣金COMMISSION问题作为例子，生成了该程序的测试数据，并对实验数据进行了分析。实验结果表明，加入局部搜索的自适应BAS有着良好的探索与开发的平衡，保证解空间的多样性和算法的求解效率，避免算法陷入局部最优，从而取得良好的求解效果。

关键词：软件测试路径测试蚂蚁算法二进制蚂蚁算法测试数据自动生成

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基于演化算法的软件结构测试数据自动生成方法研究

基于演化算法的软件结构测试数据自动生成方法研究

引用

作者：张云龙河北工程大学

学位级别：硕士

软件测试的目标是为了发现程序中潜在错误，其中的关键因素就是如何快速自动化的生成测试数据，传统的人工测试耗费大量人力物力，因此自动化测试技术越来越受到人们的重视。测试数据自动生成技术能够自动的根据被测程序的要求生成测试... 详细信息

软件测试的目标是为了发现程序中潜在错误，其中的关键因素就是如何快速自动化的生成测试数据，传统的人工测试耗费大量人力物力，因此自动化测试技术越来越受到人们的重视。测试数据自动生成技术能够自动的根据被测程序的要求生成测试数据，提高了测试效率，降低了软件开发的成本。近年来，人们对测试数据自动生成技术的研究越来越广泛，在很多领域取得了一定的研究成果，并在功能测试、结构测试、性能测试和面向对象测试等领域取得了较好的应用。演化测试技术使用演化算法获取测试数据，与传统的测试技术相比具有很多优越性。目前针对演化测试数据自动生成技术的研究主要集中在面向路径覆盖方向，其关键问题在于如何构建一个合适的、具有较好导向性的适应值函数来评价测试数据的质量。本文介绍了几种演化测试优化方法，测重说明了其优点和能有效解决的问题，提出了一种改进的演化测试数据生成方法，可以生成更优的测试数据。论文主要在以下几个方面进行了研究： (1)对目前国内外结构测试中面向路径覆盖的测试数据生成方法进行了深入的研究，对各种结构测试数据自动生成方法进行了研究，总结了各方法的优点和缺点； (2)对演化算法进行了深入的研究和分析，如参数、复杂度和收敛性等，并在当前适应值函数研究的基础上提出了一种适应值函数构造方法； (3)构建了一个基于演化测试技术的测试环境，能够自动化的进行测试实验，获取测试数据，推进了演化测试技术的研究。

关键词：测试数据自动生成演化算法适应值函数结构测试

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分量线性拟合函数驱动的测试数据自动生成技术研究

分量线性拟合函数驱动的测试数据自动生成技术研究

引用

作者：丁文旭南京大学

学位级别：硕士

测试技术是保障软件系统质量最重要和最有效的方法之一,一直以来也是工业界保证软件系统正确性最主要的手段。受计算能力和时间、空间资源的限制,测试无法穷尽软件所有可能的执行。实践中,各种测试充分度准则被用于驱动和评估测试过程... 详细信息

测试技术是保障软件系统质量最重要和最有效的方法之一,一直以来也是工业界保证软件系统正确性最主要的手段。受计算能力和时间、空间资源的限制,测试无法穷尽软件所有可能的执行。实践中,各种测试充分度准则被用于驱动和评估测试过程。因此,面向给定的测试充分度准则,如何生成对应的测试用例集合,以驱动程序的执行覆盖相应的结构,成为测试过程中最关键的技术环节。目前测试用例的设计基本依靠人工手动完成,不仅费时费力,而且用例的有效性也难以得到保证。如何自动地为各种测试充分度准则生成有效的测试用例,已成为测试技术研究的热点问题之一。面向路径的测试覆盖准则,是应用较广泛的一种白箱测试充分度准则,它要求测试用例驱动程序沿着给定的路径执行。理论研究已经证明,不存在通用有效的算法可以为程序中任意路径生成测试输入。已有的研究工作可分为基于静态分析和基于动态执行两类方法。基于静态分析的方法无法有效的处理路径中的非线性约束条件,动态方法容易陷入局部最优点而无法发现可行的输入,它们在处理实际问题时存在很大的局限性。本文针对如何有效地为面向路径的测试覆盖准则生成测试数据这一问题,以动态执行方法为基础,研究了一种新的面向路径的测试用例生成技术。该技术通过追踪程序的执行,记录运行时刻,输入数据在路径上各个判定点的值,并据此构造分量线性拟合函数对判定点上的约束进行表示。进一步地,基于这一组分量线性拟合函数研究了寻找约束集的可行解,从而生成路径可行输入的方法,该方法对约束上的简单条件和复合条件都可以进行有效的处理。用JAVA语言实现了该方法,并开发了相应的原型工具,展开了实例研究。本文主要研究工作如下： ●研究了基于动态执行方法构造分量线性拟合函数,对给定路径上每个判定节点的约束进行表示的方法。首先讨论了判定节点上约束的标准形式,引入分支函数作为这一标准形式中表达式部分的标准表示。通过插桩技术,获得每个测试输入向量执行时,各个判定节点上分支函数的值。每次输入两个向量,它们只有一个分量的值不同,计算出通过这两点的直线,就可以得到这个区间上关于该分量的线性拟合函数。 ·研究了对只包含简单条件判定节点的路径,在分量线性拟合函数驱动下自动生成测试数据的方法。用判定节点上的分量线性拟合函数构造待求解路径的约束系统,该约束系统的解即为一个可能的输入。实际执行该输入,要么得到可行解,要么可以根据执行结果重新修正分支节点上的分量线性拟合函数,得到新的约束系统,并重新计算可行解。这一过程同时引入了扩大各个分量输入域的方法,防止陷入局部最优点。 ●研究了对包含复合条件判定节点的路径,在分量线性拟合函数驱动下,自动生成测试数据的方法。方法是逐个将不满足的简单条件加入约束系统求解,直到计算约束系统得到的解可以满足整个复合条件为止。 ●应用上述技术,开发了一个面向路径的测试数据自动生成工具,以NRC++数值计算包中的一组程序为例进行了试验,并与随机数据生成方法进行了比较。实例研究表明,这一技术在处理非线性约束和局部最优点时比较有效。

关键词：测试数据自动生成面向路径基于搜索的方法分量线性拟合函数

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基于粒子群算法的测试数据自动生成方法研究

基于粒子群算法的测试数据自动生成方法研究

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作者：胥洲国防科学技术大学

学位级别：硕士

随着计算机技术的飞速发展,计算机系统的复杂程度和规模显著提升,其相关软件开发成本和软件故障引起的财产损失也呈递增趋势,从而导致人们高度重视软件质量。目前,软件测试已经是作为检验以及保障软件质量的主要方式,其重要性也日益凸... 详细信息

随着计算机技术的飞速发展,计算机系统的复杂程度和规模显著提升,其相关软件开发成本和软件故障引起的财产损失也呈递增趋势,从而导致人们高度重视软件质量。目前,软件测试已经是作为检验以及保障软件质量的主要方式,其重要性也日益凸显。根据Boehm统计数据,软件测试的费用占软件总开发成本的30%50%[1],可见软件测试是软件开发项目当中至关重要的一个环节。在软件测试中,按照分类标准的不同可以划分为多种不同的类别。软件测试根据程序是否执行,可划分为动态测试和静态测试。其中,动态测试是在程序运行状态下,通过输入测试数据,然后判断输出结果是否符合预期的测试方法。静态测试是在程序不执行的状态下,静态检测软件界面、文档和代码是否存在错误的测试方法。根据是否采用测试工具将软件测试划分为自动测试和手工测试两种。自动测试主要是借助专业的自动化测试工具,并通过加载测试数据的文件和测试脚本来测试目标程序,得出测试报告。手工测试是一种不借助专业化测试工具,借助手动安装与运行待测程序,同时根据软件测试要求输入测试数据,然后判断软件输出结果是否正确。综上所述,测试数据的生成是软件测试中重要的一部分。实现测试数据的自动生成可以显著减少软件测试工程师的工作量,一定程度上压缩开发成本。近几年,人们将人工智能技术运用到测试数据自动生成领域,并获得了显著的研究成果。测试数据自动生成的基本原理是在程序运行状态下,随机输入数据,然后基于输出结果,采用核心优化算法“进化”出新的输入数据,开展新一轮的试探,最后得出正确的数据,此方法叫做试探法。目前,测试数据自动生成过程中采用的核心优化算法主要是基本遗传算法或改进遗传算法。本文的主要工作如下:第一,研究了粒子群优化算法。系统研究了启发式搜索算法在测试数据生成中的应用,总结了遗传算法、模拟退火算法、粒子群算法的优缺点。第二,提出粒子群优化算法结合状态图的一种测试数据生成方法。该方法不仅考虑了输入数据的类型、范围,还利用状态图的特点考虑了输入数据之间的先后、因果关系,而且利用了粒子群算法的特点,在多分支路径时模拟了用户选择,按照成功路径的出现的频数生成测试数据。第三,设计实现了测试数据自动生成系统。基于上文描述的重要算法和技术,设计测试数据自动生成系统,使用Web技术为基础来实现该系统,利用Jsp技术实现该系统的界面层,利用servlet实现用户交互的逻辑控制以及数据传输,利用Java语言实现算法设计,生成的数据存储到My SQL中。

关键词：软件测试 PSO算法测试数据自动生成

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基于简化粒子群算法的测试数据自动生成方法研究

基于简化粒子群算法的测试数据自动生成方法研究

引用

作者：陈琳玲西南大学

学位级别：硕士

测试数据自动生成是提高软件测试效率和软件可靠性的关键技术,它能够降低手工测试的高额成本,提高测试过程的可信赖度,改变测试人员全凭经验设计测试数据的现状。人们将各种启发式搜索算法,尤其是人工智能搜索算法,作为解决测试数据自... 详细信息

测试数据自动生成是提高软件测试效率和软件可靠性的关键技术,它能够降低手工测试的高额成本,提高测试过程的可信赖度,改变测试人员全凭经验设计测试数据的现状。人们将各种启发式搜索算法,尤其是人工智能搜索算法,作为解决测试数据自动生成问题的核心算法,并取得了一定的成果。目前,以基于遗传算法的测试数据自动生成方法的研究居多,但遗传算法涉及的参数较多,编码解码占用大量CPU时间,运行效率相对较低。模型相对简单,需设置的参数相对较少的粒子群算法为解决测试数据自动生成问题提供了新的思路。研究者们用实验证明了粒子群算法生成测试数据的高效性,认为粒子群算法在此领域具有很好的应用前景。本文以提高搜索算法生成测试数据的效率和其应用于测试数据自动生成领域的实用性为目的,提出基于改进简化粒子群算法(Simple Particle Swarm Optimization, sPSO)的测试数据自动生成方法。简化粒子群算法的进化方程中去掉了粒子速度项,仅由粒子位置更新实现进化过程。本文主要工作包括：(1)研究常用的测试数据自动生成方法,并对已应用于此领域的遗传算法,模拟退火算法,粒子群算法的特点进行分析和比较,为后续研究工作做准备。(2)根据sPSO的特点,对惯性权重w进行初步研究,提出w取较小值的sPSO能大大提高对某些特定程序生成测试数据的效率：(3)提出为每个粒子设置随机w的方法,以解决传统w设置方式导致粒子对搜索域遍历不均匀的问题。(4)解决sPSO为某些程序生成测试数据时,粒子位置频繁跳出搜索域的问题,提出将测试数据进行归一化处理后的值作为粒子位置的方法。(5)以跳出局部最优解,加快算法收敛速度为目的,对简化粒子群算法加入了新的扰动策略,该策略以全局极值进化停滞代数为触发条件,应用精英均值偏差法判断种群个体是否发生过早收敛现象,如果发生早熟现象,则对种群进行重新初始化,否则,用模拟退火算法对当前全局极值进行模拟退火。(6)将改进sPSO算法用于生成路径测试数据,通过实验证明此方法的实用性和高效性。

关键词：软件测试测试数据自动生成简化粒子群算法模拟退火遗传算法

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改进SFL-PS0算法的测试数据自动生成方法研究

改进SFL-PS0算法的测试数据自动生成方法研究

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作者：安新山东科技大学

学位级别：硕士

软件测试是提高软件质量的一种非常重要的方法,自动化测试在提高软件测试效率方面发挥了关键作用,其中重要环节是测试数据的自动生成,旨在减轻人工生成测试数据的工作量,进而提高测试数据生成效率。与遗传算法、蚁群算法、模拟退化算法... 详细信息

软件测试是提高软件质量的一种非常重要的方法,自动化测试在提高软件测试效率方面发挥了关键作用,其中重要环节是测试数据的自动生成,旨在减轻人工生成测试数据的工作量,进而提高测试数据生成效率。与遗传算法、蚁群算法、模拟退化算法等测试数据生成算法相比,粒子群优化算法具有参数少、全局搜索能力强、收敛快的优点,但在进化中后期,由于种群多样性的减少,造成群体易出现局部最优,发生早熟、收敛慢等问题。SFL-PSO算法通过保持群体多样性可有效减少早熟现象的发生,但该算法所采用的分组思想使得各分组之间的差异很小,导致粒子群体的多样性较少,而且,对惯性权重w和三个学习因子的取值只限于某个常数,在处理早熟问题时算法效率较低。对现有SFL-PSO算法做出改进,以提高测试数据生成效率。第一,对现有分组方式做出改进,采用基于洗牌算法的分组策略,以增大各组内及组间的差异,达到增加种群多样性的目的。第二,根据适应度方差,对w进行动态调整,当满足“适应度方差<设定阈值”时,采用调整因子增大w的取值,以增大粒子的寻优范围,使其摆脱局部最优,并通过实验确定了最佳阈值为0.1,此时算法的效率最高。第三,采用个体最优、组内全局最优、种群全局最优的适应度值在三个适应度值之和中所占的权重对学习因子C1、C2、C3赋值,促进粒子对种群中最优粒子的学习,加快收敛,实验证明,采用该方案生成测试数据的效率要高于传统取值方案。此外,通过实验确定了当组内最大迭代次数取值为（5,11）之间的某个值时,算法性能较优。最后,通过实验验证改进算法的性能,选取多个典型的基准程序作为被测程序,分别采用PSO算法、SPSO算法、SFL-PSO算法、改进SFL-PSO算法为各目标路径生成测试数据,结果表明,改进SFL-PSO算法拥有最高的搜索成功率和最佳的稳定性,此外,就迭代次数和运行时间而言,相比SFL-PSO算法,改进算法的性能更优。

关键词：测试数据自动生成 SFL-PSO 惯性权重学习因子迭代次数

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基于模拟退火—量子遗传算法的路径测试数据自动生成方法研究

基于模拟退火—量子遗传算法的路径测试数据自动生成方法研究

引用

作者：季海婧杭州师范大学

学位级别：硕士

随着软件产品的复杂性不断提高以及软件规模的不断扩大,软件测试的自动化技术越来越受到学术界和工业界的重视。测试数据的自动化生成是实现测试自动化的关键,只有使测试数据能够自动化生成才能从根本上降低软件成本,保证软件质量。目... 详细信息

随着软件产品的复杂性不断提高以及软件规模的不断扩大,软件测试的自动化技术越来越受到学术界和工业界的重视。测试数据的自动化生成是实现测试自动化的关键,只有使测试数据能够自动化生成才能从根本上降低软件成本,保证软件质量。目前许多国内外学者针对这一问题进行了研究,虽然目前一些算法和技术已经能够自动生成测试数据,但是尚不成熟,还需要进行进一步的探索和完善。本文通过大量研究和分析发现采用基本路径测试生成测试数据是非常有效的方法,但是该方法需要一种性能较高的演化算法作为基础。因此,本文提出将量子遗传算法作为核心算法,并针对其生成测试数据方面的缺点进行了分析和改进。首先量子染色体的编码方式由矢量编码改进为角度编码,由于角度编码只存储一个实数,大大降低了存储空间；其次,提出一种新的动态旋转角策略,使种群的演化直接以父代最优解为目标,加速了算法收敛效率,同时该策略还可以保证种群中优秀性状能够得到较好地遗传,使子代更容易收敛到最优解；而后,采用Hadamard门变异策略,对变异种群是以小幅度的波动增加种群多样性；最后将量子遗传算法和模拟退火算法有效结合,利用状态转移概率选择性地接受恶化解,使种群概率地跳出当前解,防止算法“早熟收敛”。本文将改进的算法命名为“模拟退火-量子遗传算法”,简称SA-QGA。本文采用多个复杂连续函数对多种算法进行了比较,实验证明新算法在寻优性能和收敛次数上较其他算法有很大提高。最后,本文基于SA-QGA设计并实现了基于指定路径的测试数据自动生成框架。该框架主要分为三个部分：测试环境构造模块、SA-QGA模块以及测试运行环境模块。通过三角形判定问题进行了验证,实验表明该系统能够准确地生成满足指定路径的测试数据,具有很好的寻优性能和较高的收敛效率。

关键词：量子遗传算法模拟退火算法测试数据自动生成基本路径测试角度编码动态旋转角策略

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基于PSO的路径测试数据自动生成方法研究与实现

基于PSO的路径测试数据自动生成方法研究与实现

引用

作者：陈桂林电子科技大学

学位级别：硕士

粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization，简称PSO）具有实现简单、收敛速度快、通用性强等优点，能够快速的为路径测试生成测试数据，对提高软件测试效率，降低软件开发成本有很重要的意义。但是该算法也存在局部搜索能力不强，... 详细信息

粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization，简称PSO）具有实现简单、收敛速度快、通用性强等优点，能够快速的为路径测试生成测试数据，对提高软件测试效率，降低软件开发成本有很重要的意义。但是该算法也存在局部搜索能力不强，容易陷入早熟以及浪费资源等缺点。本文对PSO算法在路径测试数据自动生成中的运用进行研究，并针对其存在的缺点进行改进，主要的研究内容如下：（1）对运用PSO算法进行测试数据生成的方法进行了研究，讨论了在其运用中的两个关键问题：适应度函数的构造以及算法参数的设置。（2）对测试数据的运动轨迹进行研究，分析出测试数据在搜索空间运动模式的差异性，结合K-means聚类算法对PSO算法中的粒子进行聚类。（3）提出了基于自适应策略的改进算法AIC-PSO算法。自适应策略中采用集群指标CI表示PSO算法中粒子群分簇后每个簇的密集度，并依此作为权重因子W的调整依据。将该算法与现有的针对PSO算法的改进算法进行对比实验，实验表明：该算法不但能够提高算法的测试数据生成效率而且能够增加PSO算法中粒子的多样性，有效的防止算法早熟。（4）提出了给予简约策略的改进算法SP-PSO算法。该算法采用在K-means聚类算法的基础上改进的二次聚类算法对PSO算法进行分簇，集群指标CI表示簇中粒子的密集度，CI作为是否使用简约的依据。将该算法与其他的PSO改进算法进行对比实验，实验结果表明：该算法能够降低算法对计算机资源的消耗，而且具有更高的测试数据生成效率。（5）采用Java语言实现一个测试数据生成工具。结果表明，该工具能够有效的对被测程序的目标路径生成测试数据。

关键词：测试数据自动生成 PSO算法聚簇自适应简约

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基于启发式算法的测试数据自动生成方法研究

基于启发式算法的测试数据自动生成方法研究

引用

作者：王泽宇哈尔滨工程大学

学位级别：硕士

测试数据自动生成可以帮助测试人员更高效、更准确地完成测试工作,提高测试的效率和质量。测试数据生成工作首先要获得目标路径集,基本路径集中的不可行路径会造成算法和测试资源的浪费,所以要排除不可行路径。覆盖目标路径有许多方法,... 详细信息

测试数据自动生成可以帮助测试人员更高效、更准确地完成测试工作,提高测试的效率和质量。测试数据生成工作首先要获得目标路径集,基本路径集中的不可行路径会造成算法和测试资源的浪费,所以要排除不可行路径。覆盖目标路径有许多方法,包括静态法和动态法,其中属于动态法的启发式算法可以将这类问题转化为搜索问题,通过不断地迭代来生成并优化测试数据,直至覆盖全部目标路径。本文将围绕测试数据的自动生成问题展开研究。主要从以下两个方面开展工作: 首先针对基本路径集中不可行路径检测不全面的问题,提出了基于数据流测试和粒子群算法的不可行路径检测系统。该系统通过预处理、生成分支覆盖表和关联树、排除不可行路径三个步骤来检测不可行路径。在预处理步骤中,获得被测程序的所有变量的定义—使用路径,作为不可行路径检测系统的输入。在生成分支覆盖表和关联树步骤中,使用粒子群算法运行被测程序获得路径覆盖信息,填充分支覆盖表并得到关联树。在排除不可行路径步骤中,使用假设路径生成器组件和比较器组件来检查定义—使用路径集中的每个路径,从而删除不可行路径。实验结果表明,系统可以检测由“分支-分支”冲突导致的条件相关不可行路径,还可以自动检测不可行的定义—使用对,从而检测由“分配-分支”冲突导致的定义—清除不可行路径。然后针对使用蚁群算法进行测试数据自动生成工作中存在测试数据覆盖率偏低、算法执行时间长、进化代数偏高的问题,提出了蚁群算法和否定选择算法相结合的ACONSA混合算法,算法将否定选择算法的策略应用到蚁群算法中,使用汉明距离进行检测集与非检测集的数据匹配,目的是去除蚁群算法过程中的冗余数据,包括初始种群的生成,搜索过程中更新测试数据集,提出蚁群算法的局部搜索、全局搜索、信息素更新和针对测试数据生成的适应度函数。最后给出ACO-NSA混合算法的和子函数,用流程图直观展示算法流程。最后给出使用启发式算法进行测试数据生成的对比实验。实验结果表明,与蚁群算法、遗传算法、粒子群算法相比,使用ACO-NSA混合算法来生成测试数据,可以减少测试数据的生成数量,提高测试数据的覆盖率,提高完全覆盖的成功率,减少算法的进化代数,提高算法收敛性。

关键词：软件测试不可行路径测试数据自动生成蚁群算法否定选择算法

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基于遗传算法的测试数据自动生成技术研究

基于遗传算法的测试数据自动生成技术研究

引用

作者：马志兵青岛大学

学位级别：硕士

随着计算机技术的不断发展,软件的规模越来越大,软件测试的作用越来越重要。对于测试数据自动化生成方法,目前虽然有一些方法被提出并使用,但由于其局限性,在实际中还没有完善的解决方法,只能凭借工程经验判断。在此背景下,本文使用遗... 详细信息

随着计算机技术的不断发展,软件的规模越来越大,软件测试的作用越来越重要。对于测试数据自动化生成方法,目前虽然有一些方法被提出并使用,但由于其局限性,在实际中还没有完善的解决方法,只能凭借工程经验判断。在此背景下,本文使用遗传算法对测试数据自动生成方法进行研究。首先介绍软件测试技术,主要介绍了软件测试技术中的概念、分类、阶段划分及测试用例的选择方法,并概括介绍了现有的面向路径覆盖的测试数据生成方法。其次,文章提出通过遗传算法来解决测试数据生成问题。介绍了它的产生、发展、基本概念和特点,阐述了遗传算法的一般过程,分析了影响遗传算法的重要因素。我们分析了采用遗传算法生成测试数据的可行性和需要考虑的若干问题,介绍了遗传算法应用于测试数据生成的一般过程和步骤,并针对程序插装、适应度函数设计等问题进行讨论。文章研究如何利用遗传算法有效地自动生成测试数据的方法。在染色体编码、遗传算子设置、适应函数等方面提出了相应的改进,采用控制变异位置法来降低从逼近目标路径到目标路径的转换时间,并用改进的自适应遗传算法提高用例的搜索效率。创建了一个工具模型,使其根据需要自动生成测试数据,案例研究验证了改进方法的有效性。最后,分析了类对象测试数据生成的难点,并根据类对象的特点对原有的编码、适应度函数进行改进。首先设计了一种新的类对象编码方法,使其能够应用于类对象的遗传操作。其次分析研究了广义海明距离法,在此基础上提出了适用于类对象生成的适应度函数。

关键词：测试数据自动生成遗传算法控制变异位置自适应遗传算法类对象

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