覆盖表生成的禁忌搜索算法

组合测试可以有效检测待测系统中由参数间交互作用而引发的故障.在其30多年的发展过程中,覆盖表生成一直是关键问题之一,相关研究文献已达200多篇.作为一种有效的覆盖表生成算法,已有的禁忌搜索算法在所生成的覆盖表规模上具备一定的优势,但其解的质量和运算速度仍有提升空间;同时,这些算法实际应用能力较差,既不支持约束处理,也无法生成可变力度覆盖表.针对以上问题,提出了一种禁忌搜索算法.该算法从3个方面对已有的算法进行了改进：1）算法参数配置调优分pair-wise和爬山两阶段进行,确保使用较少配置条数最大程度击中最优配置,进一步提高算法生成覆盖表的规模;2）进行算法并行化,加速算法生成覆盖表的速度;3）增加约束处理和变力度处理,使算法可适应多种测试场景.实验结果表明,该算法在固定力度、变力度、带约束等多种类型覆盖表的规模上都具有一定优势,同时,并行化使算法平均加速2.6倍左右.     

蜕变测试技术综述

软件测试是一种重要的、不可缺少的软件质量保证技术,用于发现和纠正软件中存在的缺陷和错误,但在很多情况下待测程序的预期输出难以确定。蜕变测试技术通过检查程序的多个执行结果之间的关系来测试程序,可以有效地解决上述问题。经过近十年的研究,蜕变测试技术已经在测试过程的优化、与其他验证或测试方法的结合等方面取得了巨大的进展,并被广泛地应用于各个领域中。对当前蜕变测试技术的研究进行了综述,针对已有方法的不足之处,对未来的研究方向进行了展望,包括蜕变测试充分性研究、实用蜕变关系构造技术、实用原始测试用例选取技术、新型软件中蜕变测试技术的研究、蜕变测试工具的开发等。     

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。     

两两组合覆盖测试数据自动生成集成工具的设计与实现

两两组合覆盖测试方法是一种科学有效的软件测试方法,相应的测试数据生成算法是人们研究的一个重点问题,本文在人们已有的研究基础上,结合我们在这个方面的研究成果,设计实现了一个两两组合覆盖测试数据自动生成工具,所产生的测试数据集与同类工具相比具有一定的特点和优势。     

在探索中创新 在改革中发展——集团公司经营责任制阶段性总结及2003年工作要点

对集团公司10年来实施经营管理责任制的实践,从阶段、特点、作用及存在的重要问题几个方面进行了总结,并提出2003年集团公司经营责任制工作的要点。     

一种组合测试用例生成的可配置混合算法

组合测试是一种经过实践证明的科学有效的测试方法,其研究重点之一是组合测试用例集的生成算法。基于参数顺序渐进扩充策略IPO(In-Parameter-Order)是其中一种具有代表性的通用算法,其优势在于水平扩充算法的可选择性和测试用例集的可扩展性。算法在提取影响IPO策略效果的参数的基础上,给出可配置的IPO策略;采用遗传算法(Genctic-Algorithm)配置IPO策略中的水平扩充,得到新的混合算法IPO_GA。通过实验对可配置IPO策略中各个参数对算法的影响进行了对比分析;将IPO_ GA与部分已有算法进行了比较,结果表明在水平扩充过程中染色体较短时,IPO_GA效果较好;在解空间规模过大而导致染色体较长时,IPO_GA效果略差。     

覆盖表生成的遗传算法配置参数优化

覆盖表生成是组合测试的关键问题,很多数学方法、贪心算法以及演化搜索方法等被应用于生成各种覆盖表.针对演化搜索方法的性能受到方法本身配置参数影响很大这一实际问题,文中以二维覆盖表生成为实例,系统地对典型的演化搜索方法——遗传算法的种群规模、进化代数、交叉概率、变异概率以及遗传算法的变种算法等因素进行探索,设计了pair-wise法、Base choice法和爬山法3条实验路线探索遗传算法的这些配置参数及其相互作用对算法生成二维覆盖表效果的影响,并回答两个问题:对于特定二维覆盖表生成问题,是否存在遗传算法的最优参数配置;对于一般的二维覆盖表生成问题,是否存在通用的遗传算法最优参数配置.     

测试资源受约束的安全关键软件加速测试方法

基于马尔可夫链使用模型提出了一种针对安全关键软件测试资源受约束的启发式加速测试方法.该方法利用一种新的随机优化技术--交叉熵方法,以软件投放后软件失效风险损失最小为目标,基于失效风险损失通过修正操作剖面,自动生成测试数据集.实验结果表明该方法能有效地降低软件失效风险,提高测试效率,是一种快速有效的加速测试方法.     

一种新的二水平多因素系统两两组合覆盖测试数据生成算法

作者系统地研究了使用已有方法对二水平多因素系统（以下简称SM2）生成的两两组合覆盖的测试数据,针对已有方法对该具体问题效果并不理想的情况,利用组合分析方法,给出了一种新的SM2测试数据生成算法,与几种现有的方法相比,生成的测试数据具有数量少、效率高的优点.将其应用于Linux的一些源代码测试以及软件配置测试的测试方案设计,结果表明生成的测试数据具有较高的代码覆盖率和错误检测能力.