软件测试中测试用例自动生成方法研究

软件测试是保证软件质量和软件可靠性的关键,而提高生成测试用例的自动化程度又是提高软件测试自动化程度的关键。该文分析了软件测试中测试用例自动生成技术的发展现状和粒子群优化算法的基本原理。在此基础上,改进了基本粒子群优化算法,并提出了基于改进的粒子群优化算法的测试用例自动生成算法。实验结果表明,使用本文提出的算法测试用例自动生成效果明显优于遗传算法等测试用例自动生成算法。     

改进PSO算法在软件测试数据生成中的应用

软件测试是软件质量保证的重要手段,测试用例自动生成一直是被广泛研究的问题。本文在分析了遗传算法、粒子群算法和蚁群算法的优缺点后,在软件测试用例的自动生成过程中采用一种新改进的粒子群算法。该算法将蚁群算法的信息素机制引入到粒子群算法中,加大了粒子间的多样性,有效地克服了粒子群算法容易发生早熟停滞的缺陷。最后通过仿真实验证明了算法应用于软件测试的可行性和高效性。     

基于动态调整简化粒子群优化的组合测试用例生成方法

优化的组合测试中的一个关键是生成的测试用例能够覆盖更多的组合,而粒子群算法在生成强组合覆盖用例方面有其独特的优势和能力。文中提出了一种基于动态调整简化粒子群优化的组合测试用例生成方法。该方法基于粒子群算法生成测试用例,结合混合的优先级one-test-at-a-time策略和基于动态调整的简化粒子群算法生成组合测试用例集,排除了速度因素对粒子优化过程的影响。定义了一个粒子收敛指标,以粒子群早熟收敛程度为依据来动态调整惯性权值,以防止粒子陷入局部最优和后期出现收敛速度慢的情况,从而提高粒子群算法所生成的覆盖表的覆盖组合能力。通过对比实验表明,基于动态调整的简化粒子群优化算法在用例规模和时间成本上具有一定的优势。     

基于分支插桩的改进型评价模型及其应用

软件测试是软件开发过程中极其重要的一环,提高软件测试的自动化程度对于确保软件开发质量、降低软件开发成本非常重要,而提高生成测试用例的自动化程度又是提高测试自动化程度的关键.当今用遗传算法生成测试数据是一种行之有效的方法,Korel 所提出的“分支函数”插装法在一定程度上优化了算法的执行效率.文中在此基础上,结合节点覆盖的思想,设计出一个能更好指导算法执行过程的模型.实验证明该适应度模型比单纯的插桩方式的遗传算法生成测试用例更加高效.     

基于组织进化粒子群优化的测试用例自动生成

针对组合测试用例生成问题的具体特点,结合组织进化思想及粒子群优化算法,设计了适合问题求解的编码方式及操作算子等,提出了一种基于组织进化粒子群优化的测试用例自动生成算法。该方法用于选择当前局部优化覆盖的测试用例,在此基础上构建满足两两覆盖的测试用例集。仿真实验表明,该方法能有效地降低测试用例数目。     

基于量子遗传算法的软件测试数据自动生成

测试数据的自动生成是测试阶段最关键的技术问题,改进软件测试方法,对提高软件测试的自动化程度具有十分重要的现实意义;在测试数据的自动生成的方法中,遗传算法虽然取得了较好的效果,但是这种算法存在缺陷和局限性,而量子遗传算法改善了其不足之处;应用量子遗传算法解决软件测试数据生成问题,克服了传统的以测试数据为核心的测试方法的不足和缺陷,实验结果表明量子遗传算法的测试用例生成效率高于遗传算法;所以,量子遗传算法可以作为一种较为理想的算法进行测试数据的自动生成,对软件测试中的测试数据自动生成具有很强的使用价值。     

软件测试用例自动生成算法综述*

按照测试用例自动生成技术的不同,将测试用例自动生成算法分为随机、遗传、蚁群、粒子群四类,对上述各类算法的现状和进展进行介绍、分析和探讨。最后,对软件测试用例自动生成的研究进行了总结。     

基于混沌遗传算法的测试用例自动生成研究

测试用例自动生成是提高软件测试效率的重要手段。针对传统遗传算法的测试用例自动生成方法存在早熟收敛、迭代后期种群多样性降低等问题,提出了一种基于混沌遗传算法的测试用例自动生成模型,运用反向学习策略初始化种群,结合层接近度改进个体适应度的评价方法,并利用混沌序列优化遗传算法的交叉、变异操作。实验结果表明,与已有测试用例自动生成方法做对比,该方法提高了目标路径覆盖率、算法的效率,同时提升了测试用例生成上的全局寻优能力。     

决策树在软件测试用例生成中的应用

在软件测试中,测试用例生成是其关键环节,也对软件测试的自动化有着重要影响.为了提高测试用例生成的效率,提高其自动化的程度,从不同角度对软件测试用例选择策略进行介绍.决策树是数据挖掘领域中一种重要的数据分类技术,在现有的一些功能测试用例生成方法基础上提出了一种基于决策树算法的测试用例生成方法,并对其中一些关键问题进行了初步的探讨.     

决策树在软件测试用例生成中的应用

在软件测试中,测试用例生成是其关键环节,也对软件测试的自动化有着重要影响。为了提高测斌用例生成的效率,提高其自动化的程度,从不同角度对软件测试用例选择策略进行介绍。决策树是数据挖掘领域中一种重要的数据分类技术．在现有的一些功能测试用例生成方法基础上提出了一种基于决策树算法的测试用例生成方法,并对其中一些关键问题进行了初步的探讨。