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- 1 篇 教育学

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作者

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3 篇 焦重阳
3 篇 史娇娇
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2 篇 袁青星

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133 篇 中文

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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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IMX系统测试数据自动生成研究

IMX系统测试数据自动生成研究

引用

作者：郝慧敏中国民航大学

学位级别：硕士

IMX(Integrated Management X-Software)系统是一套用于管理航空公司运行质量和安全审计的软件,系统的研发能够帮助航空公司提升运营质量和安全性能。IMX系统开发周期非常短,每隔一周就需要提交一个新版本,更新速度极快,对测试的频度和... 详细信息

IMX(Integrated Management X-Software)系统是一套用于管理航空公司运行质量和安全审计的软件,系统的研发能够帮助航空公司提升运营质量和安全性能。IMX系统开发周期非常短,每隔一周就需要提交一个新版本,更新速度极快,对测试的频度和效率要求极高。论文主要研究IMX测试数据自动生成,具体工作包括:1)考虑到遗传算法等智能算法在实现测试数据的自动生成时算法性能的好坏与初始种群和适应度函数有着直接的联系,本文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,通过筛选优良种群以充分表征解空间,提高了交叉算子的搜寻能力,在此基础上选用分支距离与层接近度之和作为适应度函数。在IMX系统程序和三角形程序的实验均表明,本文所提方法在生成测试数据时减少了所需迭代次数和时间,且保证了所求解的多样性。2)针对遗传算法易早熟、不能利用系统提供的反馈信息,而蚁群算法因初始信息素匮乏易导致搜索效率下降等问题,本文提出了一种融合遗传算法和蚁群算法的遗传蚁群算法用于实现测试数据自动生成,即先运行一定代数遗传算法,再将此迭代运行产生的优化解作用于信息素的分布,最后利用蚁群算法对测试数据进行精确求解。在IMX系统程序和三角形程序的实验均表明,本文所采用的方法在生成测试数据时,较之基准方法减少了搜索时间,提升了测试效率。

关键词：测试数据自动生成遗传算法蚁群算法初始种群 IMX系统

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面向路径的测试数据自动生成研究

面向路径的测试数据自动生成研究

引用

作者：于笳韵南京理工大学

学位级别：硕士

软件自动化测试的核心是高效自动地生成测试数据。人力构造测试数据是一项非常耗时耗力的工作,不仅工作量繁重,而且工作内容也比较盲目。自动生成测试数据则可弥补上述缺陷,减轻测试人员的工作量,显著提高软件测试的效率。近年来,利用... 详细信息

软件自动化测试的核心是高效自动地生成测试数据。人力构造测试数据是一项非常耗时耗力的工作,不仅工作量繁重,而且工作内容也比较盲目。自动生成测试数据则可弥补上述缺陷,减轻测试人员的工作量,显著提高软件测试的效率。近年来,利用智能优化算法实施测试数据自动生成的工作取得了较大的进展,比较热门的是基于遗传算法的测试数据生成研究,但是,由于遗传算法初始时需要对个体进行编码,导致该算法复用性不强。且编码、解码占用大量CPU时间,运行效率会相对较低。而研究发现,粒子群算法模型简单、搜索效率高,在测试数据自动生成领域是一种很有前途的算法。以此为出发点,本文在研究测试数据生成技术和智能优化算法的基础上,提出了两种基于粒子群算法的优化改进算法,具体研究工作和成果如下:1.提出一种简化改进的粒子群算法。对标准粒子群算法进行降阶处理,简化粒子的进化过程,并通过与标准粒子群算法的对比实验,验证了该优化策略的可行性。粒子群算法经过改进以后,不确定参数就只剩下惯性权重,本文对惯性权重的取值方法也进行了研究分析,提出当惯性权重在适当的定义域内随机选取时,算法的搜索遍历度最高。2.提出一种基于改进粒子群-蚁群组合算法进行测试数据生成的方法。为了改进粒子群算法解决问题时容易陷入局部最优的现象,将优化后的粒子群算法与蚁群算法相结合,充分凝聚两个算法的优点。这种方式规避了粒子群算法易陷入局部最优的缺陷,并且十分简便易懂。实验结果表明,将此组合算法用于测试用例的自动生成,最大程度地体现了两个算法的优势。利用反馈信息增强全局搜索能力,保证整个求解过程适应度高的粒子个体与适应度低的粒子个体数目差距不会过大,有效地提升了测试数据自动生成的稳定性和平衡性,进而解决搜索过程易“早熟”的问题。3.提出一种基于K均值-粒子群组合算法生成测试数据的方法。为了解决粒子群算法的运行效率受粒子群规模影响较大的问题,在粒子群算法中引入K-means算法的思想。在每次迭代过程中,均先利用K-Means算法划分粒子群,以此减少算法的迭代次数,提高算法的运行效率。实验结果表明,将KPSO算法应用于测试数据的自动生成,既确保了生成数据的质量,又明显提高了算法的运行效率,并且有效节约运行时间使得测试数据自动化生成更可靠、更合理,实用价值更高。

关键词：软件测试粒子群算法蚁群算法面向路径测试数据自动生成

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基于粒子群优化算法的测试数据自动生成方法研究

基于粒子群优化算法的测试数据自动生成方法研究

引用

作者：焦重阳郑州大学

学位级别：硕士

智能计算领域的现代启发式搜索算法在解决软件工程相关问题,尤其在软件测试数据自动生成方面应用广泛。粒子群优化算法(particle swarm optimization algorithm,PSO)作为一种随机搜索算法,一种新的概率型全局优化技术,由于其算法实现容... 详细信息

智能计算领域的现代启发式搜索算法在解决软件工程相关问题,尤其在软件测试数据自动生成方面应用广泛。粒子群优化算法(particle swarm optimization algorithm,PSO)作为一种随机搜索算法,一种新的概率型全局优化技术,由于其算法实现容易,概念简单,通用性强,控制参数少等优点而得到广泛的应用。针对基本粒子群算法搜索过程中易出现局部极值导致早熟性,进化后期收敛精度低和收敛速度慢的问题。为提高软件结构测试数据生成的效率,本文提出三种改进的粒子群算法,主要工作如下:(1)提出一种约减的自适应粒子群优化算法(reduced adaptive particle swarm optimization algorithm,RAPSO)的软件结构测试数据自动生成方法。通过将基本粒子群进化方程进行约减,消去粒子速度项,提出依照惯性权重进行调节的自适应方案,惯性权重直接作用于粒子位置并决定粒子的进化过程,以分支函数叠加法作为适应度函数。实验结果表明,RAPSO算法提高了收敛速度和收敛精度,避免了因人类依靠经验设定速度带来误差的缺点。(2)提出一种混合拓扑结构的粒子群优化算法(particle swarm optimization with mix topological structure,MPSO)并应用于软件结构测试数据自动生成中。通过对拓扑结构的研究,采用一种全局寻优和局部寻优相结合的混合模型,根据粒子群的多样性指标,进化中每一代种群的粒子,对其速度更新时选择全局模型或局部模型的方法进行。实验结果表明,MPSO算法使得粒子群的多样性获得了保证,从本质上改善了粒子群陷入局部极值的缺点。(3)提出一种自适应混沌粒子群优化算法(adaptive chaos particle swarm optimization algorithm,ACPSO)并应用于软件结构测试数据的自动生成。首先,根据混沌运动的遍历性与随机性这些特点,选择合适的混沌映射初始化粒子位置,使粒子均匀的分布在解空间中。其次,使用一种自适应的惯性权重调节方案提高收敛速度,均衡全局寻优与局部寻优。最后,当算法陷入局部极值时,提出混沌扰动策略,进行群体的混沌搜索。实验结果表明,ACPSO算法效率更高,能够有效地避免早熟。

关键词：智能计算启发式搜索测试数据自动生成粒子群优化算法

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基于遗传粒子群优化算法的测试数据自动生成技术研究

基于遗传粒子群优化算法的测试数据自动生成技术研究

引用

作者：史娇娇中国矿业大学

学位级别：硕士

软件测试是保证软件可靠性的重要手段，在软件开发周期中起着非常重要的作用。而测试数据的生成是实现软件测试自动化的关键，这一技术的实现可以很大程度的减少用于软件开发的时间和费用，因此寻求有效的测试数据自动生成方法依然是一... 详细信息

软件测试是保证软件可靠性的重要手段，在软件开发周期中起着非常重要的作用。而测试数据的生成是实现软件测试自动化的关键，这一技术的实现可以很大程度的减少用于软件开发的时间和费用，因此寻求有效的测试数据自动生成方法依然是一个亟待解决的问题。粒子群算法和遗传算法作为一种优化算法，它们通过模拟个体的适应性，利用构建的变换规则在解空间内搜索最优解，是一种很好的测试数据自动生成方法。目前仅凭单一的算法和自身的操作往往不能有效地开发和探测算法的性能。针对这一问题，本文在改善算法自身性能的情况下对两种算法进行组合，以增强算法的搜索性能，从而提高测试数据自动生成的效率。本文主要工作如下：（1）分析遗传算法，在其选择算子中引入最优保存策略并对其进行改进，建立动态可变参数的测试数据自动生成工具。通过该工具的可视化界面动态地输入遗传算法参数，而且能够根据不同的路径选择输入相应的适应度函数，克服了以往适应度函数在源代码中修改的缺陷。（2）分析粒子群算法，在其进化方程中约简粒子速度项，仅通过粒子位置更新完成进化过程。结合粒子的适应度和粒子聚集度，制定自适应调整策略，并分别采取不同的方法设置惯性权重值，使粒子动态地自适应调整惯性权重值，从而平衡算法的全局探索能力和局部改良能力，提高算法收敛速度和精度。（3）设计遗传算法和粒子群算法的混合优化算法，并应用于面向路径的测试数据自动生成中。本文以改进的遗传算法为基础，将改进的粒子群算法作为遗传算法的一个重要算子，实现最优解的快速搜索，并通过5个基准程序和4个工业程序验证本文算法的有效性。

关键词：软件测试测试数据自动生成粒子群算法遗传算法惯性权重

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基于遗传算法的测试数据自动生成方法研究

基于遗传算法的测试数据自动生成方法研究

引用

作者：彭叶苹广东工业大学

学位级别：硕士

软件测试用来发现软件错误和缺陷,从而达到保证软件质量的目的。软件测试是软件开发周期中重要的环节。生成合适的测试数据是软件测试过程中的重点和关键。手工构造软件测试数据的工作繁琐而盲目,往往导致测试效率不高,测试周期延长,测... 详细信息

软件测试用来发现软件错误和缺陷,从而达到保证软件质量的目的。软件测试是软件开发周期中重要的环节。生成合适的测试数据是软件测试过程中的重点和关键。手工构造软件测试数据的工作繁琐而盲目,往往导致测试效率不高,测试周期延长,测试充分性难以得到保障。自动生成测试数据可以有效地改进这一过程,降低测试成本,提高测试效率。测试数据自动生成和测试充分性问题是自动化测试中的两个基本问题。路径覆盖是一种严格意义上的覆盖标准,并且在软件开发早期进行路径测试能较早地发现软件中的缺陷和错误,因此路径测试具备较高的实用价值。然而,在实际的软件测试中完全的路径测试是不可行的,通常的做法是选取特定的一条路径或者根据一定的标准选定程序所有路径的有限集合进行测试。本文正是基于此进行了相关的研究,主要工作包括： 1、分析和研究了软件测试和遗传算法的基本理论和方法。本文首先详细介绍了软件测试和测试数据生成方法的相关理论,然后再介绍了遗传算法的流程,特点和优势等。 2、研究了遗传算法用于测试数据的自动生成方法。在现有的测试数据生成方法以及遗传算法理论的基础之上,本文提出了一种应用改进遗传算法自动生成测试数据的模型,研究了参数编码和遗传操作的具体实现,并重点针对测试数据生成这一具体问题,对适应度函数进行了设计,对遗传算子进行了改进。 3、采用改进遗传算法设计的测试数据自动生成模型,以静态分析、程序插桩等方法为辅助,根据选定的目标路径计算得到覆盖该路径的测试数据。依据此模型进行了仿真实验,实现了单路径分支覆盖和多路径分支覆盖测试数据的自动生成,验证了该模型生成路径覆盖测试数据的有效性。 4、进一步研究了基于遗传算法的非数值型——字符型和类对象测试数据的生成问题,主要包括编码和适应度函数的设计这两个方面的问题。研究了非数值型测试数据生成方法。对于非数值型测试数据中的字符型数据和类对象测试数据的生成进行了研究；而针对类对象测数据的生成问题,设计了一种新的类对象编码方法,应用于类对象的遗传操作,并采用广义海明距离思想构造类对象的适应度函数。

关键词：软件测试遗传算法测试数据自动生成

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基于线性拟合函数的面向路径覆盖的测试数据自动生成技术研究

基于线性拟合函数的面向路径覆盖的测试数据自动生成技术研究

引用

作者：成新南京大学

学位级别：硕士

测试是最重要和最有效的软件质量保证方法。测试技术面临的主要技术挑战是面向大规模和高复杂软件系统,如何提高测试效率,降低测试过程的开销。各种测试自动化技术是应对这一技术挑战的主要技术途径,其中测试数据自动生成技术通过为给... 详细信息

测试是最重要和最有效的软件质量保证方法。测试技术面临的主要技术挑战是面向大规模和高复杂软件系统,如何提高测试效率,降低测试过程的开销。各种测试自动化技术是应对这一技术挑战的主要技术途径,其中测试数据自动生成技术通过为给定的测试覆盖准则自动生成有效的测试输入,可以大幅减少人工干预,并获得更高测试覆盖度,是测试自动化技术研究的重要方向。面向路径的测试覆盖准则是软件测试中应用较为广泛和有效的充分性准则之一。面向路径的测试数据生成问题可以转换为一个约束系统的满足性问题,理论研究已经证明,该问题是一个NP完全问题,并且不存在可为任意非线性约束系统进行求解的数学方法。当前,这一问题的研究工作,集中于如何对输入空间进行有效的搜索,来寻找满足任意约束系统的输入,基于遗传算法和模拟退火算法的搜索是其中较为有效的方法。但是,这两类方法也存在着明显的缺陷:它们要求给定的搜索区间必须包含最终的有效输入,搜索效果严重受制于算法的参数设定,且有效搜索过程所需的计算量巨大。现有的基于分量线性拟合函数的方法不能处理包含复合约束条件的路径,且算法不够完善,其有效性也缺乏实际程序的检验。本文针对以上的问题,提出了一种基于线性拟合函数的面向路径覆盖的测试数据自动生成技术,该技术可以有效的处理复合约束条件以及非线性约束条件,通过区间扩展算法,可以自动将搜索区间从初始区域向整个输入区域进行扩展。其中,线性拟合函数是指根据单个输入分量与判定节点中分支函数的关系构建的线性拟合函数,用于拟合该分支函数的实际表达式。路径中的约束系统可以借助分量线性拟合函数求解输入分量的估计可行解区间,进而构建出能够覆盖该路径的输入数据。具体的,本文的工作包括以下三个方面:·提出基于分量线性拟合函数的面向复合约束条件的输入数据生成技术。分量线性拟合函数技术可以很好的解决分支函数实际表达式未知的问题,从而让求取分支函数不等式组的近似解成为可能。对于目标路径,可用的输入向量需要同时满足所有判定节点上的约束条件,对于复合约束,更要依据它们的布尔逻辑关系得出关于输入变量的复杂约束关系。我们首先构建出目标路径中每个分支函数的分量线性拟合函数,然后基于拟合函数逐步的计算出简单约束、复合约束、判定节点以及目标路径的可用区间。其中计算简单表达式的可用区间时需要将边界分段区间与非边界分段区间分开考虑,以达到区间扩展的目的。最后,在可用区间中生成新的输入向数据。·提出可处理复合约束条件的基于线性拟合函数的面向路径覆盖的测试数据自动生成方法。该方法以一组随机输入数据为初始输入,然后通过程序的实际执行结果逐步的对输入数据做改进,并通过迭代的方式依次对每个输入变量进行输入数据的生成。具体的,我们通过提出的面向复合约束条件的输入数据生成技术为当前输入变量进行新输入数据的生成,并在达到对变量的搜索阈值前,以迭代的方式基于下一组新输入变量进行输入数据的生成。·依据本文的方法开发了原型工具,以数学包Numerical Recipes中的35个真实函数为基准程序,分别在全输入空间和给定输入空间上,与基于模拟退火算法和遗传算法的测试输入生成方法进行了对比实验。实验结果表明本文的方法可以有效地为包含复合约束条件和非线性约束条件的路径生成测试输入,该方法的搜索区间扩展算法可以有效地制导搜索过程从初始区间向外进行扩展,以找到有效输入。同时,实验表明,我们的方法具有更好的搜索能力,在处理小规模程序时具有与传统方法一样的效率;在处理中等规模的程序时可以达到比遗传算法和模拟退火算法更好的覆盖度和更少的执行时间;在处理大型复杂程序时可以在更少的时间内达到与这两种算法相当的覆盖度。

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复合约束条件

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面向多路径覆盖的测试数据自动生成方法研究

面向多路径覆盖的测试数据自动生成方法研究

引用

作者：张萌北京交通大学

学位级别：硕士

测试数据的自动生成是为了解决人工测试容易出错、耗时且费力的问题。现在常见的测试方法是选取有代表性的测试数据进行测试,这种选取规则就是覆盖准则。路径覆盖是软件测试中最强的覆盖准则,而为了做到路径覆盖,测试人员需要事先知道... 详细信息

测试数据的自动生成是为了解决人工测试容易出错、耗时且费力的问题。现在常见的测试方法是选取有代表性的测试数据进行测试,这种选取规则就是覆盖准则。路径覆盖是软件测试中最强的覆盖准则,而为了做到路径覆盖,测试人员需要事先知道待覆盖的目标路径。在随机生成测试数据后,需要判断这条测试数据经过的路径是否就是目标路径。判断的方法需要衡量路径之间的相似度,然后通过智能算法去迭代,不断优化测试数据,直到覆盖目标路径。本文围绕测试数据自动生成这一问题展开研究,主要工作如下:(1)针对被测程序目标路径集获取困难的问题,提出了目标路径集生成算法。在该算法中,首先通过循环结构去环法简化程序控制流图,使用McCabe度量法得到基本路径集;然后,利用本文所提出的条件语句相关性的判定方法,通过动态的运行被测程序来获取所有相关性语句,从而检测出不可行路径;最后从基本路径集中去除不可行路径生成目标路径集。(2)分析影响路径相似度的因素,提出了一种新的单路径相似度衡量方法。同时,针对现有的多路径衡量法存在的衡量不准确的问题,提出了一种新的多路径相似度衡量方法。(3)提出了一种面向多路径覆盖的测试数据自动生成算法,在该算法中需要引入智能算法来优化测试数据。本文选取几个规模不同的被测程序并引入多种智能算法来进行对比实验。实验结果表明,与引入遗传算法、粒子群算法相比,引入天牛须搜索算法来优化测试数据,在路径覆盖率、时间效率方面表现更好。

关键词：测试数据自动生成目标路径集不可行路径路径覆盖路径相似度天牛须搜索算法

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基于动态数据流分析的测试数据自动生成技术的研究

基于动态数据流分析的测试数据自动生成技术的研究

引用

作者：罗璐哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

计算机技术的飞速发展使得提高软件可靠性的问题日益迫切,软件测试是保证可靠性的重要手段.统计表明,软件测试工作的成本占软件开发总成本的44%~50%,因此,对软件测试方法和测试支持工具进行研究是十分必要的.软件测试是为了发现软件中... 详细信息

计算机技术的飞速发展使得提高软件可靠性的问题日益迫切,软件测试是保证可靠性的重要手段.统计表明,软件测试工作的成本占软件开发总成本的44%~50%,因此,对软件测试方法和测试支持工具进行研究是十分必要的.软件测试是为了发现软件中的潜在错误而对软件运行和测定,从而提高软件质量的过程.该文首先综述了软件测试的理论,方法及工具的发展概况,软件测试数据的选择和测试技术的自动化是目前软件测试亟待解决的问题和主要研究方向之一.该文详细分析了现有的基于结构测试的路径覆盖测试数据生成方法.测试数据生成方法一般分为三步:建立程序控制流图,路径选择,测试数据生成.现有的路径测试数据自动生成工具大都采用符号执行的方法生成测试数据,其共性缺陷为:分支问题;数组处理问题;大程序问题.针对以上问题,该文提出了一种有效的路径测试数据自动生成策略.该策略的主要思想是:对被测程序进行实际执行,动态数据流分析,以及函数最小化搜索.

关键词：结构测试动态数据流分布函数最小化测试数据自动生成

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基于遗传算法的非数值型软件测试数据自动生成方法研究

基于遗传算法的非数值型软件测试数据自动生成方法研究

引用

作者：李翠翠北京化工大学

学位级别：硕士

作为保证软件质量、提高软件可靠性的重要手段，软件测试在软件开发过程中起着不可替代的作用，而测试数据生成则是测试阶段最关键的技术问题之一。目前已有许多测试数据自动生成的方法，但大多只涉及数值型测试数据的产生及选取原则，... 详细信息

作为保证软件质量、提高软件可靠性的重要手段，软件测试在软件开发过程中起着不可替代的作用，而测试数据生成则是测试阶段最关键的技术问题之一。目前已有许多测试数据自动生成的方法，但大多只涉及数值型测试数据的产生及选取原则，在实际应用中非数值型数据使用相当普遍，如字符串数据，这在一定程度上限制了软件测试技术的应用。因此，探讨如何实现非数值型软件测试数据的自动生成，有着很现实的意义。遗传算法是一种模仿生物遗传和进化机制的最优化方法，它将基因的交叉、变异、重组等概念引入到算法的求解过程中。目前，遗传算法已逐渐运用到软件测试数据生成中。本文提出了一种基于遗传算法的非数值型软件测试数据自动生成的方法，定义了路径适应度函数和字符适应度函数，并详细描述了测试数据生成过程。该方法能够根据程序执行路径上含有的谓词中的关系运算符，自动选用路径适应度函数或字符适应度函数，以指导给定路径的非数值型软件测试数据自动生成。同时，将该方法与文献[1]所述方法进行比较分析，并应用于部分程序的测试数据生成，实验结果表明：本文提出的方法具有较好的可行性和实际效果。

关键词：测试数据自动生成遗传算法适应度函数非数值型数据

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