程序不变量驱动的组合测试用例约简方法

针对组合测试用例约简问题,提出一种基于程序不变量的两两覆盖组合测试用例约简方法。首先用组合测试用例生成算法对被测程序一次生成一个组合测试用例,然后根据该组合测试用例提取被测程序的程序不变量来决定该测试用例的取舍。典型案例实验表明该方法能有效地对组合测试用例集进行约简,可降低测试用例的数量,提高测试用例的质量。     

基于并行化粒子群算法的组合测试用例生成

针对粒子群算法生成组合测试用例消耗时间过长的问题,提出一种并行化粒子群算法生成两两组合测试用例的方法。基于大数据平台Spark,将全部需要被覆盖的两两组合进行分组,并下发到集群中各个节点上进行寻优操作;采用one-test-at-a-time策略与自适应粒子群算法相结合的方式进行寻优;待各个节点寻优结束后,利用Spark进行结果收集,并对收集后的用例集进行约简操作。实验结果表明,该方法有效地减少了生成两两组合测试用例集的消耗时间。     

互补策略的简化测试用例集方法研究

为了对测试用例集进行有效化简,提出了一种考虑测试用例间互补关系的测试用例集简化算法CH.该算法通过挑选所有的必不可少测试用例、剔除1-1冗余测试用例、选择能够最大程度满足未被满足的测试需求的测试用例、应用考虑元素间互补关系的双组合选入机制,寻找优化代表集.实例研究表明,在一些测试条件下该算法优于现有的几种测试用例集简化算法.利用该算法,可以得到更精简的测试用例集.     

基于组合覆盖的文档转换器集成测试用例生成

通过对中文文档格式标准"标文通"(UOF)和XML实例文档进行形式化定义,统一了文档转换器测试功能点粒度划分标准,实现了测试用例覆盖率的度量;设计基于两两组合覆盖算法的文档转换器集成测试数据集构造方法,得到最小化的测试用例集,解决了文档转换器的人工集成测试用例设计简单、增量策略不合理、用例数量随着输入参数的增加呈指数增长等问题。在此基础上开发了文档转换器测试用例生成原型系统。实验表明:该系统可以生成文档转换器集成测试用例,在保证测试用例覆盖率的基础上,有效降低集成测试用例数量,减少测试用例设计时间,提高测试效率。     

着色问题在测试用例集约简中的研究

基于I/O关系的黑盒测试用例集约简技术能够保证约简后的测试集Tred具有和原完全组合测试集相同的检错能力.该文提出了Red(I)和Red(O)两个对问题空间(I,O)约简的算法;构建了I/O关系图,将问题空间(I,O)划分为若干子问题(I',O');并引入着色问题得到每个子图的同色等价类,进一步得到其基类Ii1,然后实施等价类替换和运用算法Red(O);进而运用贪心算法求解覆盖每个子问题空间的测试用例集Tired;最后水平拼接各T'red构成问题空间(I,O)的约简测试用例集Tired.这样得到的测试集不仅保持了检错能力,而且规模较小,同时又降低了贪心算法的时空复杂度.     

基于扩展有限状态机的类测试用例生成方法

为了实现软件测试用例的自动生成,提高软件开发效率和软件质量,利用扩展的有限状态机模型(EF-SM)和数据流分析方法,对类、类的消息传递和类状态变化进行了分析和研究,提出了一种基于扩展有限状态机模型的类测试用例集的生成算法.此算法能自动生成满足All_use路径覆盖标准的测试用例集,并能保证测试用例的路径长度最短.     

基于遗传算法的属性约简算法研究与实现

本文深入分析了属性约简的方法与算法、遗传算法的基本理论;给出了遗传算法中各类算子的设计和实现方法;提出对编码的改进,即在编码时选择可变长编码;然后用赌轮选择算法对种群中的个体进行选择,很大程度上改进了算法的收敛性能;而且能求得尽可能多的约简,实验证明该算法能对大多数测试数据集求得全部约简.     

基于依赖结构的测试用例优先级技术

优先级技术能够在不减少测试用例规模的情况下,提高测试用例集的性能。为了降低测试工作量,已有的很多文献通常假定测试用例是独立的,但在实际测试中,测试用例之间存在依赖关系,并且只有考虑了依赖关系的测试才能正常运行。针对这个问题,文章将依赖关系引入到优先级技术,提出了一种基于依赖结构的测试用例优先级技术,首先将依赖关系转化为量化指标依赖深度,然后以此指标为权重函数,运用加权的深度优先搜索算法进行测试用例排序。结果表明:与随机排序和基于功能覆盖的优先级技术相比,减少了测试代价,提高了缺陷检测率。     

一种基于层次聚类的测试用例集约简方法

为降低测试用例集约简过程中故障检测能力的损失，减少偶然正确性现象对测试可靠性的不利影响。提出了一种基于层次聚类的测试用例集约简方法，使用欧氏距离计算测试用例的相似性，得出相异矩阵作为聚类的输入；另外，基于变异测试能够提高测试用例集故障检测能力的特性，给出偶然正确性概率的计算公式，在结果簇中使用基于变异测试的测试用例选择算法获取约简后的测试用例集。实验结果表明，所提方法比充分的和其他不充分的测试用例约简方法分别降低了9.8%和12%的故障检测能力的损失。     

基于多种群进化算法的测试用例优先级排序研究

为了提升软件测试的效率,加快软件研发的进度,提出了一种基于多种群进化的测试用例排序算法。该算法首先针对单种群遗传算法容易产生早熟收敛的问题,提出了一种多种群并行进化模型,以增强算法的全局寻优能力;然后根据该模型,结合软件需求覆盖和软件缺陷检测率,综合考虑代码覆盖率、测试用例设计信息和历史执行信息三个方面的因素,提出了一种动态调整测试用例优先级的计算方法。实验结果表明:与传统的面向单一目标覆盖的测试用例优先级排序算法相比,该算法的测试速率和软件缺陷检测能力得到一定的提升。     

面向全迁移的小规模EFSM测试序列集生成方法

针对在扩展有限状态机（extended finite state machine, EFSM）模型上测试序列集生成效率低、规模大等问题,提出了一种面向全迁移的小规模测试序列集生成方法。该方法基于改进的自适应多种群遗传算法（improved adaptive multi-population genetic algorithm, IAMGA）。首先,利用迁移覆盖增益设计适应度函数,使每次生成的可行迁移路径均能产生迁移覆盖增益;然后,根据个体的可行迁移划分子种群,并在子种群内使用轮盘赌算法进行选择,克服了“早熟”问题,提高了全迁移覆盖的成功率;再利用种群的平均路径通过率自适应地调整交叉和变异概率,加快了收敛速度;最后,通过倒序遍历测试序列集去除冗余序列,进一步压缩了测试序列集规模。实验结果表明,与面向单迁移的测试序列生成方法相比,本文所提出的测试序列生成方法面向全迁移,仅一次就能以90%以上的成功率生成满足全迁移覆盖的测试序列集；与传统的遗传算法相比,IAMGA算法生成的测试序列集的平均规模减少了50%,平均迭代次数也减少了20%。本文提出的测试序列集生成方法可有效提高EFSM测试序列集生成的效率和质量。     

一个基于最小化测试用例集抽取的自动化测试框架

提出了一个软件自动化测试框架(ASTF).它采用\"前端-中间数据-后端\"3层模式,可以进行静态测试、动态测试和自动化回归测试,并能对测试用例集进行最小化,实现测试用例效率分析和程序控制流分析.针对测试用例最小化,还采用了一种基于集合抽取的最小化算法.     

汽车电控单元测试用例生成与集成测试技术

针对汽车电控单元的测试需求,通过引入参数相关性和组合约束条件,基于IPO(in-parameter-order)策略提出了一种改进的测试用例生成算法;设计并构建了汽车电控单元集成测试系统,并在集成测试系统的架构下实现了对汽车电子常用测试设备的统一管理和数据共享;最后,通过两种不同汽车电控单元的典型测试工况对提出的改进的测试用例自动生成算法进行了实验验证.结果表明,所提出的测试用例生成算法可在满足覆盖准则的前提下有效缩减测试用例数量,结合本设计的集成测试系统,能够满足不同汽车电控单元的测试需求,提高测试效率和精度.     

补充生成测试用例的优先级设定与动态调整算法

测试用例优先级技术是一种实用高效的回归测试技术,然而现有各种优先级技术均围绕待复用的测试用例集,忽视了对补充生成测试用例的优先级设定和调整方法的讨论.针对这一问题,在现有研究基础上提出一种面向补充生成测试用例优先级的设定与动态调整方法,讨论这种方法在并行环境下的应用问题,最后通过一个实例研究表明：新方法能够有效地提高补充生成测试用例的使用效率.     

组合测试用例集的动态生成算法

在逐因素扩展算法的基础上,提出了一种有效的组合测试用例生成算法IPOT.该算法根据已被扩展的测试用例覆盖t(t≥2)参数值组合的情况确定水平扩展方法,并依据新的被覆盖的t参数值组合修改已被扩展的部分测试用例,从而达到对测试用例集的优化.设计实现了基于该方法的测试用例生成工具.通过和部分现有的支持t维组合测试工具比较,I...     

成对测试中的一种用例生成算法

在对嵌入式软件进行黑盒测试研究的基础上,提出了一种基于成对测试设计思想的测试用例生成算法。该方法充分考虑到待测软件所有外部接口参数的可能取值和各种可能取值的组合。实验结果证明,该算法在不影响测试精度的情况下能有效提高测试用例的选择效果。     

集成数据流和控制流的协议测试集自动生成方法研究

测试集自动生成方法的研究是协议一致性测试领域中比较活跃的一个分支,提出了一种基于ＥＢＥ模型,集成数据流和控制流测试的新的协议测试自动生成方法并给出了其实现ＴＵＧＥＮ。ＥＢＥ模型中对协议的外部行为进行描述,强调变迁之间的数据依赖性。在ＴＵＧＥＮ中,我们引入控制流测试中的ＵＩＯ序列算法和描述协议不确定性的ＡＩＯ树的概念,运用协议约束集来灵活地控制自动生成过程中的协议空间搜索的复杂性,并采用测试集的验证     

自动程序修复中的安全隐患场景及解决方案

为提高自动程序修复方法的修复质量,指出在自动程序修复方法修复程序缺陷过程中存在的两种安全隐患场景,即脏补丁源场景和脏测试集场景,并为两种安全隐患场景分别提出相应的解决方案,即补丁校验方案和测试集校验方案。实验结果表明, 所提出的补丁校验方案能够促使自动程序修复方法获取安全性更高的补丁,所提出的测试集校验方案能够准确地定位测试集中的脏测试用例,误报率为7.20%。