分支测试中关键分支的寻找算法

分支测试被实践证明是目前性价比最高的结构性测试方法之一,在判断测试用例的分支覆盖过程中,通过深入研究DD图的性质,提出了一种基于生成的DD图对应的支配树和蕴含树基础上实现的关键分支寻找算法,能简便、快捷地找出判断程序分支覆盖的最小分支子集,即在程序执行过程中,只要获得关键分支的执行状况就可以计算出所有分支的覆盖情况。该算法具有良好的时间复杂度和有效性,对提高软件测试质量和效率,起到了较好的作用。     

面向节点-节点的进化测试改进方法

传统方法不能对进化测试中所有面向节点-节点的测试类型都构造具有良好导向的适值函数。针对该问题,基于面向节点-节点进化测试系统模型,不考虑节点的执行顺序和控制流关系,从节点的独立性出发,提出一种改进的适值函数计算方法。实验结果表明,对离散节点之间没有数据依赖关系的覆盖准则,该方法代价较小、运行稳定。     

一种基于逻辑的Java模块依赖图构建工具

目前Java模块依赖图MDG(Module Dependency Graph)的构建工具还比较稀缺,从一定程度上限制了基于MDG图的软件模块聚类算法的应用。针对这一问题,提出一种基于逻辑的Java模块依赖图构建工具TL4JMDG(the tool logic-based for Java MDG)。在开源框架JTransformer和tu Prolog的支持下,TL4JMDG工具以逻辑方式实现了Java模块关系的抽取和MDG图的生成。阐述TL4JMDG工具的设计与实现,并给出TL4JMDG工具和基于Chava工具构建MDG的耗时比较。TL4JMDG工具具有较好的可配置性、可扩展性和性能,使得目前已有的基于MDG图的聚类算法能更好地应用于Java软件模块聚类。     

测试任务流中或分支的完整性验证

测试任务流中或分支的完整性验证是保证任务流模型正确、稳定、完备的必要条件。基于测试任务流中或分支的完整性分析,给出或分支约束条件集的完整性定义,将问题转换为约束条件集的完整性验证。借鉴哈夫曼树的思想,构造一棵或分支完整性判定树,完成测试任务流或分支的完整性验证。     

面向对象Java语言的类成员防火墙回归测试

回归测试是软件测试和维护过程中的一种重要过程,当软件经过修改后,为确保程序修改的正确性以及验证修改没有对其它部分产生负面影响,回归测试是不可避免的。本文首先构造成员依赖图,再根据图中各成员之间的关系构建类成员防火墙,分析程序修改所影响的部分。在回归测试中并不需要全部重新测试,仅仅对修改以及修改所影响的部
部分进行重新测试,这样减少了回归测试的时间和成本。     

面向VLIW处理器的分支调度优化算法

分支调度是一种有效消除分支指令延迟的指令调度技术,对于提升VLIW类处理器的性能非常重要。提出了一个针对分支延迟槽的指令调度优化算法。该算法面向VLIW体系结构,根据程序依赖图选择合适的候选指令序列;通过建立代价收益模型为分支延迟槽产生一个收益较大的指令调度序列。实验数据表明,分支调度算法可以平均提升12.9%的应用程序性能。     

一种基于进化规划的系统芯片测试调度方法

测试调度是系统芯片测试的一个重要方面,它用于确定把芯片上芯核的测试集分配给测试存取机制的方法,以使得总的测试时间最少.文章提出一种基于进化规划原理的测试调度方法,把测试调度问题的可行解用个体表示,由多个个体构成种群,通过种群的进化而得到较优的测试调度方案.     

基于依赖矩阵的测试性分析

为提高测试性分析方法的可操作性和通用性,推动测试性辅助分析系统的快速开发,从测试性分析工作的中间层出发,给出了一种以依赖矩阵为核心测试性分析方法,其中分别论述了基于测试性模型、可靠性分析结论和仿真测试技术的依赖矩阵获取技术,给出了测试性指标标准化设计手段和通用的测试性分析流程,对基于依赖矩阵的各类诊断推理方法进行了综合评价,最后给出了一种面向组件的基于G语言的测试性辅助分析软件系统的开发方法,并结合测试性指标优化分配理论进行了系统验证,结论表明:基于依赖矩阵的测试性分析方法融合多种测试性模型、支持并行工程的实施、便于计算机存储和实时处理,能够满足自动化的高可信度的标准化测试性辅助分析要求。     

多目标进化算法测试问题的设计与分析

为了有效检测多目标优化进化算法的性能,从3个方面进行多目标优化测试问题的设计,即约束条件、最优解分布的均匀性、算法逼近Pareto最优前沿的难度,采用NSGA-Ⅱ算法对这些测试问题进行仿真实验,并将算法求得的最优解可视化。结果显示,测试问题能够有效检测算法在上述3方面的性能。     

基于进化算法的嵌入式操作系统并发性能测试

给出了一种基于进化算法产生系统负载来测试嵌入式操作系统性能的解决方案。该方法能较真实地模拟系统所遇到的实际情况,对嵌入式系统和嵌入式操作系统的测试具有一定的普遍意义。     

Evolutionary testing of software with function-assigned flags

Evolutionary structural testing, an approach to automatically generate relevant unit test data, encounters difficulties when the software being tested contains boolean variables. This issue, known as the flag problem, has been studied by many researchers. However, previous work does not address the issue of function-assigned flags which constitutes a special type of flag problem that often occurs in the context of object-orientation. This paper elaborates on a new approach to the flag problem that can also handle function-assigned flags while being applicable to the conventional flag problem, as well. It relies on a code transformation that leads to an improved fitness landscape which provides better guidance to the evolutionary search. We present seven case studies including a fitness landscape analysis and experimental results. The results show that the suggested code transformation improves evolutionary structural testing in the presence of function-assigned flags.     

基于非结构化控制流的进化测试方法

结构性测试中,进化测试是一种高效的自动生成高质量测试用例的技术.然而,当程序中出现非结构化特征时,在面向节点的测试标准下,其效率极其低下甚至不及随机测试生成方法.在考虑循环体内部出现跳转(goto、retum)语句的情况下,提出了一种适应度计算方法.该方法在结合传统进化测试适应度计算的基础上,充分考虑了循环次数对于进化搜索的影响.实验结果表明,本适应度函数可以很好地引导进化搜索,并以较小的代价生成测试用例.     

基于UML构造回归测试依赖集

首先简单介绍了现代软件工程采用的建模语言UML的特点和功能,特别是其图形表达方式类图和包图的特点,并分析了面向对象系统基于安全缩减的回归测试。最后,提出了一种基于UML类图和包图构造类依赖集、子系统依赖集的算法。     

演化测试技术的研究

演化测试作为一种非常有前景的自动化测试技术,可以成功地为多种测试目标生成高质量的测试用例。它将测试用例的生成过程转化为一个利用遗传算法进行数值优化的问题。算法的搜索空间即为待测软件的输入域,其中最优解即是满足测试目标的测试用例。该搜索过程可以实现完全自动化,它所具有的导向性可以避免盲目搜索,较随机测试有着更加明确的目标和方向性;同时该搜索过程还具有一定的随机扰动,可以很好地克服复杂搜索域所带来的种种局限性。近年来,越来越多的学者开始关注于演化测试技术的研究,并取得了一些研究成果,使之在多种领域得以成功地应用。分别在结构性测试、功能性测试、性能测试以及面向对象测试领域,对演化测试技术进行了总结。通过对各领域的应用方法进行分类概括,比较分析了不同方法的优势与不足,为理解、评价以及合理选取演化测试方法提供了较有价值的参考。在此基础上,总结评估了现有的演化测试优化技术及其适用性。最后,展望了演化测试技术未来的研究方向。     

一种基于通知波动效应的面向方面系统依赖图构造方法

为更好地分析面向方面程序中的控制依赖关系和数据依赖关系,需要对面向方面程序构造系统依赖图。本文针对面向方面程序的结构和机制,考虑通知优先级对程序依赖关系的影响,提出通知波动效应图(AFG)及其生成算法,从而构造基于通知波动效应的面向方面系统依赖图(AOSDG)。此方法构造的系统依赖图能够更准确地表示面向方面程序中的依赖关系,且构造成本相对较小,可应用于面向方面程序切片。     

基于Annotation的Java单元测试框架

注解（Annotation）在广泛应用于企业级的Java框架中,注解并不影响代码的语义,但能为系统或容器提供大量的信息,使企业级的应用配置变得更加简洁。文章对如何利用Java的Annotation特性来实现单元测试自动化进行了探讨与实践。     

基于依赖性分析的回归测试用例选择

在面向对象程序功能性测试中,扩展有限状态自动机(ESFM)是一种有效的建模表示方式。本文主要探讨面向对象程序回归测试中的用例选择技术,对程序对应的EFSM模型进行数据依赖和控制依赖分析,确定程序中修改部分的波及影响,再进行测试用例的选择。     

JUTA: 一个Java自动化单元测试工具

描述了一个Java自动化的单元测试工具JUTA.JUTA首先调用工具Soot解析单个Java方法的源码,并将源码解析成一个控制流图.在此基础上,采用符号执行的方法分析控制流图上的路径.工具能够自动地产生满足覆盖率标准的程序的测试用例.这种方法产生的所有测试用例都是可执行的,并且一般来说具有较小的测试用例数.如果用户能够合理地给出描述程序错误的断言,框架JUTA能够自动地检查源码中部分特定类型的错误.实验结果表明工具对Java单元代码的动态测试和静态测试均能在可接受的时间内给出有效的结果.     

一种系统依赖图的面向对象扩充方案

提出一种对传统的系统依赖图进行面向对象扩充的方案.把传统的系统依赖图和类依赖子图、类层次子图相结合,从而构成了适合描述面向对象程序的面向对象系统依赖图.详细说明了对系统依赖图进行面向对象语法、语义扩充的过程,同时给出了构造面向对象系统依赖图的一般算法以及应用分析.     

Lower tolerance-based Branch and Bound algorithms for the ATSP

In this paper, we develop a new tolerance-based Branch and Bound algorithm for solving NP-hard problems. In particular, we consider the asymmetric traveling salesman problem (ATSP), an NP-hard problem with large practical relevance. The main algorithmic contribution is our lower bounding strategy that uses the expected costs of including arcs in the solution to the assignment problem relaxation of the ATSP, the so-called lower tolerance values. The computation of the lower bound requires the calculation of a large set of lower tolerances. We apply and adapt a finding from [23] that makes it possible to compute all lower tolerance values efficiently. Computational results show that our Branch and Bound algorithm exhibits very good performance in comparison with state-of-the-art algorithms, in particular for difficult clustered ATSP instances.