基于敏感函数覆盖的恶意代码行为 并行分析技术研究

为提高恶意代码行为分析的效率,增加测试数据的有效性,提出了一种基于目标代码内部敏感行为函数覆盖的并行化恶意代码行为分析方法,运用静态分析进行输入点与敏感行为函数的识别与定位,将符号执行与动态执行分析相结合设计了并行化敏感路径搜索算法及敏感行为函数逼近技术,引导遍历目标代码内部敏感行为函数,进行恶意代码行为的并行化测试与分析。实验表明,与采用随机产生测试用例进行直接测试和使用全路径覆盖进行测试相比,该方法可以更加有效地产生测试数据,提高恶意代码行为的分析速度与效率。     

基于伪并行遗传算法的路径测试数据自动生成

路径测试数据自动生成是结构测试中的关键问题,也是当前软件测试研究中的热点问题.为了探讨伪并行遗传算法用于路径测试数据生成的可行性及其效果,首先归纳了基于演化算法的路径测试数据自动生成方法的基本思想和流程,然后在MATLAB7.1上实现了一个基于粗粒度模型和基于适应度选择迁移个体的伪并行遗传算法和一个使用代沟的基本遗传算法.采用基于分支距离的适应度函数,以三角形分类程序为例比较了二者在生成路径测试数据时的性能差异.实验结果表明伪并行遗传算法较之基本遗传算法具有明显优势.此外,自由迁移和相邻迁移策略要优于单向迁移策略.     

面向Length_N测试覆盖准则的测试用例生成技术研究

针对路径覆盖测试的可行性,提出了一种新的路径测试覆盖准则(Length_N准则).首先把测试用例生成归纳为多目标函数的优化问题,其有效方法是根据程序运行结果指导生成过程,通过不断迭代,生成符合要求的测试数据集.为了提高生成效率,对遗传模拟退火算法的编码、适应度函数、交叉概率做了一定的改进;并在此基础上来自动生成测试用例.实验结果表明该方法在效率上较遗传算法、随机测试数据生成方法有很明显的提高,在可行性上比路径覆盖准则也有很大的改善.     

用于动态交通分配的合理路径集合算法研究

为了解决在基于路径的动态交通分配问题中,在每一个起点与终点之间的合理路径集合产生问题.首先,介绍了目前常用的路径集合产生方法,如Dial算法、路段删除算法、路段惩罚算法以及仿真方法等,然后在此基础上提出了可用于动态交通分配问题的合理路径集合产生以及路径合理性判断指标.在一个中型路网中,通过仿真方法确定了本文提出的算法的有效性和正确性,结果表明:以Dial算法、路段删除算法和路段惩罚算法为基础的算法给出的结果更加有效,而仿真算法给出的路径集合偏差较大.     

基于优化型蚁群算法在多机协同作战下的路径规划

针对地面无人平台协同作战时路径规划问题,提出了一种优化型的蚁群算法以寻求战时最佳进攻路线.通过优化传统蚁群算法,模拟了单平台的路径规划并获得各参数的稳定值,进而将其结果拓展到多机协同作战模式下,以获得各平台由起始点到目标点的最优路径.为更加真实地体现出战场环境,在路径规划中提出了战术规避的策略并在2种不同环境模型下验证了算法的实用性.结果表明,优化型蚁群算法相比于传统蚁群算法在迭代次数方面提高了64.2%,搜索路径长度方面提高了57.5%.     

模糊控制在移动机器人路径规划中的应用研究

利用模糊控制算法自身所具有的鲁棒性,对室内移动机器人的路径规划进行研究.将模糊控制应用于机器人的路径规划中,提出了以墙壁为基本参照物,顺时针为主方向的路径规划策略,经多次实验建立了模糊控制表,无需图像处理,无需精确的环境模型,实现了机器人路径规划和快速避障,并最终在室内静态环境下实现了机器人的准确定位.     

基本路径测试中的McCabe算法改进与应用

基本路径测试是一种重要的白盒测试技术,具有较高的故障覆盖率.作为基本路径测试中较为常用的方法之一的MeCabe法,是通过分析程序结构和环路复杂性,从而导出基本可执行路径集,再由路径集设计测试用例.但是McCabe法的可操作性差、容易产生错误影响了其在基本路径中的应用.针对这一问题,改进了McCabe法,并对算法改进前后在基本路径测试中的应用进行对比,结果表明改进的McCabe法更简单,而且操作性更强,便于基本路径的准确生成.     

星图应用哈米尔顿拉丁方的并行路由算法

提出了一种星图的信息路由算法.在星图中,从一个源节点到一个目的节点传递k个数据包,令第i个数据包将沿着第i条路径传输(1≤i≤k).对所有的数据包,要保证每个数据包的路径与其余数据包的路径不相交.为了构造这样的路由,提出了应用哈米尔顿循环拉丁方的星图信息路由算法,并给出该算法的时间复杂度是O(n2).     

由对称型MR阻尼器产生不对称滞环F-V特性的描述

为实现磁流变阻尼器驱动的智能车辆悬架设计,在大范围驱动电流和谐波激励条件（频率和幅度）下,对一MR阻尼器进行了大量的阻尼力速度（f-v）特性测试实验研究.应用提出的不对称阻尼力产生（ADFG）算法,由该对称型阻尼器产生不对称的延伸和压缩阻尼力,并应用提出的通用模型来描述对称和不对称滞环f-v特性.测试数据用来对模型参数进行辨识,并将模型计算结果与测试数据进行比较来验证所提模型的正确性.表明模型计算结果与测试数据在任意的激励条件和控制电流下均具有很好的一致性,因此证明所提出的ADFG算法可作为一基本的控制算法来实现从对称型MR阻尼器设计产生不对称f-v特性.     

多无人机编队突发威胁规避路径规划算法

针对复杂环境中多无人机编队突发威胁规避问题,本文提出了一种基于凸优化算法的实时路径规划方法。首先,基于突发威胁模型、无人机飞行模型将突发威胁规避问题建模成一个受约束的最优化问题;其次,基于等效变换将原始最优化问题转化成一系列待求解的凸优化问题;然后,运用凸优化算法进行迭代求解,并对得到的路径进行插值得到路径函数。由于优化过程采用直接法进行迭代求解,所以算法运算效率较高,能够实现路径的实时规划。基于Matlab对所设计路径规划算法的仿真验证结果表明:所提出的算法能够实现多无人机编队突发威胁的实时规避。     

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.     

基本路径测试算法的改进与应用

基本路径测试是白盒测试技术的一种重要方法,McCabe方法作为基本路径测试中较为常用的方法之一,存在测试用例设计效率较低、可操作性不强等问题。针对这些问题,研究提出了基于McCabe方法的改进堆栈算法,该算法能够自动识别被测程序的基本图元结构,算出被测程序的基本路径数,并且输出基本路径集。该路径算法比McCabe方法构造过程简洁,可操作性较强,能够有效提高基本路径测试用例设计的效率。     

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.     

启发式探索的协议测试序列生成

为避免可达性分析方法生成协议测试序列状态过程中爆炸问题的出现,提出了一种启发式探索协议状态格局空间的可执行测试序列生成算法. 该算法采用权值扩展有限状态机建模被测协议,以启发式状态格局探索策略替代传统的宽度优先搜索方式生成可执行协议测试序列;把协议可执行测试序列生成转化为在协议状态格局空间中探寻最小权值路径的问题. 实验数据表明,与宽度优先可达性分析方法相比,新算法具有较好的时空特性.     

一种高维多模态优化的量子粒子群优化算法

为求解实际工程中的高维多模态优化问题,提出了基于动态邻域的多策略进化的量子粒子群优化算法(QPSO).针对QPSO算法存在的粒子"早熟"问题,首先定义了一种动态邻域选择机制以保持种群的"活跃性";然后结合动态邻域机制,定义了三个不同策略的局部吸引子更新方程以保持种群进化的"多样性".为了防止算法的进化方向不发散,对收敛到全局最优解的局部吸引子更新策略赋予了较大权重;最后为了拓展最优解空间引入了狼群优化算法中的综合评价方法.通过对不同类型的高维多模态基准测试函数的仿真实验结果表明:相比于其余四种优化算法,本文提出的优化算法在收敛精度和稳定性方面具有明显优势,并且随着测试维度的增加,这种优势更加凸显,展现出了较好的解决高维多模态优化问题的性能.文中引入的综合评价方法在所有的测试函数中均具有较高的生效次数,综合评价生效意味着为下一次的进化找到一个更加有利的进化方向,这样能够减少算法找到最优解的次数,也能进一步提升算法的收敛精度.     

基于改进粒子群算法的组合测试数据生成

针对传统粒子群优化算法生成测试数据容易产生早熟收敛而陷入局部最优的问题,提出一种基于改进粒子群算法的组合测试数据生成算法。该算法在粒子群算法的基础上引入一种惯性权重自适应调整策略,根据粒子的适应度不同采用不同的惯性权重,从而有效的平衡算法的全局和局部搜索能力,增加种群的多样性并提高算法的搜索效率。仿真实验表明该算法与传统粒子群算法相比,所需迭代次数减少,生成组合测试数据速度快。     

Web性能测试技术探讨

Web技术应用具有分布、动态、多平台、交互式和超文本等特点,其设计、开发和运行等过程都有别于传统软件,Web测试也有别于传统手工测试方法。本文以传统测试为基础重点分析Web性能测试的具体过程。在对Web性能测试的探讨过程中,运用LoadRunner,以某省农村信用社联合综合业务网络系统为测试平台,采用虚拟用户模拟系统真实用户的业务操作行为,创建真实的负载,以监测信用社业务网络系统架构中各个组件的性能,并且运用实时监测器从客户机和服务器两方面评估系统组件的运行性能,分析结果以精确定位问题所在。本文使用LoadRunner能够对整个网络系统架构进行测试,从而推广了Web性能测试方法。     

柴油机主动隔振液压执行器线性化控制仿真研究

利用非线性自适应控制方法及其相应的非线性系统理论,对实际柴油机台架液压执行器的非线性系统进行线性化控制,以达到减小乃至消除整个系统非线性成分的目的.从实际台架出发进行理论分析,为柴油机双层主动隔振系统的次级通道建立确切的非线性系统模型,进而采用预补偿模型参考自适应逆控制策略(PCMRAIC),在Matlab平台下实现对整个非线性系统线性化控制的数字仿真.数字仿真结果表明,柴油机主动隔振系统次级通道存在着不可回避的非线性特性,采用预补偿模型参考自适应逆控制策略能够较理想地解决次级通道非线性特性.数字仿真对柴油机试验台架的实际研究有一定的指导意义.     

复杂动态环境下基于侧滑力的局部路径规划

研究了复杂动态环境下具有局部感知能力的移动机器人路径规划问题.针对传统势场法避障在拥塞环境下存在局部振荡的问题,提出虚拟侧滑力的方法,障碍物对机器人产生侧滑排斥力,而非传统的反向排斥力,并由力来直接引导机器人运动.静态障碍物的侧滑力计算与障碍物距离、朝向及目标点朝向有关；动态障碍物的侧滑力计算应考虑其速度信息.为解决局部最小问题,对机器人已走路径进行跟踪监督,当机器人路径在一段时间内出现重复时,确认其已处于陷阱状态,继而采用沿墙走的策略来摆脱陷阱.仿真结果验证了算法在复杂动态环境下的实时性和有效性.