基于pCTL的循环优化测试用例自动生成方法

循环优化测试对保证现代编译器质量有着重要作用.传统手工构造测试用例方法面临着效率低的问题,而目前的自动构造方法对循环优化的针对性不足.提出并实现了一种基于参数化分支时序逻辑(pCTL)的循环优化测试用例自动生成方法.并用生成的测试用例对GCC-4.1.1进行覆盖率测试,结果表明该方法可以生成具有很高针对性的循环优化测试用例,并且很少的测试用例即可达到较高的覆盖程度.     

一种编译优化测试用例自动生成方法的设计与实现

编译器的质量保证对提高软件产品的质量有着重要作用,对编译优化的测试是其中的核心部分.对编译优化的测试需要大量的测试用例程序.要构造这些测试用例,使用传统手工构造方法面临着效率低的问题,而基于文法的构造方法则针对性不足.从对优化的形式化描述出发来自动构造测试用例能克服这些缺点.本文设计并实现了一种基于形式化描述的编译优化测试用例程序生成方法.该方法基于编译优化的时序逻辑描述构造关键顶点控制流图,逐步转换为控制流图并得到用例程序.针对GCC(版本4.1.1)进行的覆盖率测试实验表明,该方法可以生成具有较高针对性的测试用例,并达到相当的覆盖程度.     

嵌入式C编译器测试用例生成工具的设计

首先提出了一种嵌入式编译器测试验证方法,即基于串口传输的变量值验证法,在此基础上设计了一款针对嵌入式C编译器测试的测试用例生成工具ECPAG.该工具根据嵌入式C语法,采用随机算法产生符合规则的任意语法组合,采用概率算法限定各语法要素的生成概率,成功地将基于深度优先搜索的有向图拓扑排序方法应用于函数随机调用中的递归问题的解决.工程应用表明:该自动化工具生成的测试用例集合能够较好地覆盖嵌入式C语法,达到75%以上的块测试覆盖率.     

基于编译支持错误跟踪的测试用例自动化生成方法

测试用例的自动生成是实现测试自动化的重要保障,是验证可信软件的基本方法.在分析现有测试用例自动生成方法的基础上,提出了一种基于编译的错误可跟踪的测试用例自动生成方法.该方法以编译器为依托,通过对其语法和语义进行扩展,将测试需求很好地融入到源程序中参与分析,并利用代码生成器在生成目标代码的同时根据相应的分析结果直接生成对应的测试用例.该方法将测试用例和目标代码生成统一到编译器中,避免了独立的测试用例自动生成工具在获得编译器相关分析结果时而导致的接口开销.同时,通过对源程序行号信息的跟踪,使得测试用例在无法通过测试时能够很快定位出错位置,以方便程序开发者修改.最后,通过一个示例程序说明了该方法的具体实现过程,证明了该方法的有效性.     

软件结构化测试用例自动生成方法

软件测试和软件开发对软件质量具有同等重要的意义,其工作量很大,且其许多过程又适于自动化,于是软件测试自动化应运而生.测试用例的生成是软件测试过程的重要环节,近年来,人们开始尝试将人工智能技术运用于测试用例生成问题中,产生进化测试思想方法.文中对基于结构化的测试用例自动生成方法研究现状作了介绍,重点介绍了进化测试并对其基于不同进化计算算法的应用情况进行了比较和总结.应用结果表明进化测试方法是当前最为高效的软件测试用例自动生成方法.最后对进化测试进一步的研究方向提出了看法.     

基本路径测试用例自动生成的方法研究

基本路径测试是一个传统的代码分析与测试技术,被广泛地应用到复杂软件分析和大型软件逻辑覆盖测试活动中。传统的基本路径测试方法是采用选取满足规约的随机数作为测试用例,没有考虑规约自动提取和规约组合优化。提出一种基于编译技术的条件规约自动提取技术和规约组合优化自动生成测试用例技术,并给出相应的算法。实验结果证明了提出算法的有效性。     

软件结构化测试用例自动生成方法

软件测试和软件开发对软件质量具有同等重要的意义,其工作量很大,且其许多过程又适于自动化,于是软件测试自动化应运而生。测试用例的生成是软件测试过程的重要环节,近年来,人们开始尝试将人工智能技术运用于测试用例生成问题中,产生进化测试思想方法。文中对基于结构化的测试用例自动生成方法研究现状作了介绍,重点介绍了进化测试并对其基于不同进化计算算法的应用情况进行了比较和总结。应用结果表明进化测试方法是当前最为高效的软件测试用例自动生成方法。最后对进化测试进一步的研究方向提出了看法。     

基于编译器控制流结构测试用例的生成

测试用例的产生策略是软件测试尤其是编译器测试的一个热点研究领域，测试用例的质量不仅决定了软件测试的科学性，还决定着软件测试的有效性和完整性。本文针对编译器测试中对控制流的测试，提出NAP算法，通过该算法可以生成相关的各种控制流结构。实验证明，NAP算法对编译器控制流的测试有很强的针对性和通用性。     

TTCN-3类型系统测试用例集自动生成

针对编译器测试中最为重要的测试用例集构造问题,提出了针对TTCN-3语言类型系统的编译器测试用例集层次化、结构化的自动生成方案。语法方面,严格遵从语言规格说明中的扩展巴科斯-瑙尔范式(EBNF); 语义正确性上,采用定义“元素定义偏序文件”、建立抽象语法树等多种方法加以保证。实验表明新方案极大提高了测试用例集的生成效率,对TTCN-3类型系统语法、语义两方面都达到很好的测试覆盖,增强了发现编译器缺陷的能力。该方案对于其他语言的编译器测试也具有参考价值。     

基于通信协议的接口测试用例自动生成框架

为了实现对软件配置项和软件系统的接口测试的测试用例自动生成,建立了基于通信协议的接口测试用例自动生成框架,对该生成框架的输入模型和算法集合进行研究。提出了基于通信协议的接口测试用例生成框架的输入模型,并在输入模型中建立数据帧之间的一级关联矩阵和数据帧内字段间的二级关联矩阵。以输入模型为基础,说明发送端和接收端的接口测试用例自动生成算法。结合实际项目中的通信协议,介绍了如何将通信协议信息转换至输入模型,如何通过算法集合自动生成测试用例集。实验结果表明：基于通信协议的接口测试用例自动生成框架生成的接口测试用例可以替代人工生成的接口测试用例,极大地提高了软件接口测试工作的效率。     

基于碰撞域检测优化的测试用例自动生成方法

摘 要: 随着软件行业的快速发展,软件测试的作用也越来越大,自动化测试用例生成方法也越来越多。所以如何提出一种高效的测试用例生成算法,一直是测试领域关注的热点。本文提出了一种基于碰撞域检测优化的测试用例生成方法检测优化的测试用例生成方法能规避大量的冗余测试用例产生,因此该算法在短时间内能将代码的语句覆盖度收敛到一个较为满意的值。同时通过半径的动态调整,保证算法的覆盖度逐级上升,结合遗传算法对高覆盖率的测试用例进行交叉变异,快速找到有效的测试用例数据。实验证明,该算法的性能相比于传统随机法有较大的提升,而且参数的范围越大,效果越好。     

基于退火免疫遗传算法的测试用例生成研究

在软件测试技术中,高效的测试用例生成是简化测试工作、提高测试效率的必要手段.提出了一种应用于软件测试中的基于退火免疫遗传算法(AIGA)的测试用例自动生成算法,介绍了AIGA测试用例生成模型和AIGA算法的基本思想.算法融合了模拟退火算法和免疫算法在避免陷入局部最优和保持种群多样性方面的优势,克服遗传算法局部搜索能力差及其早熟现象和模拟退火算法全局搜索能力差、效率不高的问题.实验结果表明,算法在测试用例自动生成的效率和效果方面.优于传统遗传算法.     

基于智能优化算法的测试数据生成综述

软件测试是一种极为有效的软件质量保证手段。测试数据生成是软件测试的关键。基于智能优化算法的测试数据生成方法为自动化的测试数据生成提供了解决问题的一个有效手段。首先重点总结归纳了在基于智能优化算法的测试数据生成中使用最为频繁的两种算法：遗传算法和粒子群优化算法的研究成果,分析了研究现状,接着简单介绍了基于智能优化算法的测试数据生成工具：AUSTIN和EvoSuite,最后对存在的问题及未来的研究内容进行了尝试性的探讨。     

基于UML的软件测试用例自动生成技术研究

测试用例自动生成是软件自动化测试的基础与关键。随着UML的广泛应用，基于UML模型的测试用例自动生成技术日益受到关注。本文提出了通过对UML Sequence Diagram进行形式化分析产生测试场景的技术，定义了相应的测试覆盖准则，分析了测试数据的生成。并探讨了将测试工具和建模工具相结合的具体实现方法。     

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。     

计算机实现基于正交试验的测试用例自动生成

在软件测试过程中,想达到完全的测试在项目有限的时间和人力物力的局限之下,是不容易实现的,利用一些黑盒测试用例生成方法能够节省时间和资源、提高效率。本文主要是通过研究基于正交试验的测试用例设计方法,设计并实现了基于正交实验法的测试用例生成工具,最后通过实验检验了本工具的结果的正确性。     

一种基于IDDT测试的时延故障测试产生算法

瞬态电流测试(IDDT Testing)作为传统电压测试和稳态电流测试(IDDQ Testing)方法的一个补充,越来越受到研究领域和工业界的关注。针对不同的故障类型,基于瞬态电流测试的测试方法也有所不同。这里提出了一种关于时延故障的测试产生算法,该算法利用3个向量来激活时延故障。实验结果表明该测试产生算法用于检测时延故障是可行的。     

基于规则引擎的测试用例自动生成方法研究与实现

测试用例自动生成是软件自动化测试的基础与关键。本文实现了基于规则引擎的自动测试用例生成技术,探讨了相应的测试覆盖准则,分析了测试数据的生成。     

面向Web服务测试的单线执行序列生成方法

测试用例自动生成是实现Web服务自动化测试的关键,基于代数规约的传统测试技术均依赖于创建、初始化和复制被测对象等操作来验证测试结果的正确性,但第三方Web服务并不支持这些操作,无法将测试用例转换成可执行操作序列。一种可行的解决方案是将测试用例转换成只包含一个被测服务实例、不包括实例初始化、只对实例进行状态修改和检查的线性执行序列。改进已有工作,提出包含逆项的测试执行图TEG-I来描述测试用例执行过程中的状态变化,设计TEG-I构造算法和单线执行序列生成算法并实现相应原型工具。实验结果表明,提出的方法能够有效地自动完成测试用例生成,提高Web服务的可测试性。     

基于智能算法的测试数据自动生成模型研究

针对测试数据自动生成问题,首先分析了遗传算法和粒子群算法的工作原理,结合两种算法各自的特点提出了一个基于智能算法的测试数据自动生成系统模型。模型以智能优化算法为核心,通过评价函数计算适配值,多次迭代后在测试环境中输出测试用例。在典型测试问题上进行了仿真实验,结果表明提出的模型能够提高用例生成效率,具有广泛的应用拓展空间。