一种基于构件的回归测试用例选择方法

构件的使用给大规模软件系统开发带来了很多方便,但构件测试仍然是软件工程中很难解决的问题.由于构件使用者对构件内部结构及变更信息缺乏了解,因此很难进行有效的回归测试用例选择.针对这一问题提出了一种回归测试用例选择方法,通过论述及实验分析,初步证实了所提出的方法在实际中的可行性和有效性.     

构件软件回归测试用例选择策略

软构件技术虽被广泛应用于软件系统的开发中,但其测试问题并未得到很好地解决.系统构建者对外部提供的构件内部结构及其变更信息缺乏了解,很难选择出与构件变更相关的用例用于下一轮的测试.分析已有回归测试技术的不足,提出了两种改进的回归测试策略：一种是基于增强的构件版本变更信息的方法;另一种则是基于内建式测试设计的方法.通过对几个实例程序的实验分析,初步证实了所提出的方法在实际应用中的可行性与有效性.     

一种基于测试状态的回归测试方法

软件测试在软件生命周期中是一个非常重要的过程,而回归测试则又在软件测试中占有极其重要的地住。本文提出的RTSPS方法综合考虑了测试状态即测试频次、测试成本、错误检测率要求等多种因素来选择合适的回归测试策略,并对测试用例进行优先排序,可以有效地提高测试效率。     

由需求得到回归测试用例排序技术

为了提高回归测试用例集的测试效率和有效性,提出由需求得到回归测试用例排序技术及其实现算法。由需求得到回归测试用例排序技术,将与软件需求相关的需求描述度、需求实现复杂度、需求稳定度和需求覆盖度等因素应用于测试用例排序,以缺陷检测加权平均百分比作为度量标准。通过实验,比较排序后用例和未排序用例缺陷检测情况,实验结果表明该技术排序后的回归测试用例集,能够尽早地发现更多的软件错误,有效提高回归测试效率,保证软件质量。     

一种网构软件构件选择方法

针对网构软件构件选取问题的特点,将网构软件构件选取问题中的构件选择问题CSPI映射为MMKP,提出一种基于遗传算法的网构软件构件选择方法。该方法首先对构件库中的构件依据构件的功能刻面分类并检索,得到检索集;然后引入遗传算法,从检索集中选择多个合适的构件构建网构软件;接着,引入蚁群算法中的正反馈思想,对遗传算法中的变异操作进行改进;最后,实验结果表明:遗传算法能够选择合适的构件构建网构软件,并且改进的遗传算法能够选择更合适的构件构建网构软件。     

基于改进遗传算法的回归测试用例优先级排序

由于优先级排序测试效果较差、执行效率低,为此提出基于改进遗传算法的回归测试用例优先级排序方法.通过自然选择与遗传理论作为基本条件,结合群体中染色体任意信息交换机制和生物进化过程内适者生存规则,完成遗传算法,接着引入禁忌搜索方法,增强排序的局部超强搜索能力,然后在回归测试的过程内,利用多个目标函数对回归测试用例优先级排序...     

基于改进蚁群算法的软件回归测试用例集优化方法

为控制测试用例集合的冗余数据量,引进改进蚁群算法,设计针对软件回归测试的用例集优化方法。首先,建立测试用例集覆盖模型,掌握测试用例集数据信息的覆盖情况;其次,根据事件发生概率模型,以测试用例集的用例个数最小为优化目标,建立用例集优化目标函数;最后,在保证用例集满足要求的条件下,逐步缩小用例集信息的覆盖度,实现对测试用例集冗余信息的优化处理。实验结果证明,该方法可在最短迭代次数下使测试用例集达到最优,降低优化处理后测试用例集的冗余数据量。     

由需求得到回归测试用例排序技术

为了提高回归测试用例集的测试效率和有效性,提出由需求得到回归测试用例排序技术及其实现算法。由需求得到回归测试用例排序技术,将与软件需求相关的需求描述度、需求实现复杂度、需求稳定度和需求覆盖度等因素应用于测试用例排序,以缺陷检测加权平均百分比作为度量标准。通过实验,比较排序后用例和未排序用例缺陷检测情况,实验结果表明该技术排序后的回归测试用例集,能够尽早地发现更多的软件错误,有效提高回归测试效率,保证软件质量。     

基于函数调用路径的回归测试用例选择排序方法研究

针对在回归测试过程中,因为不断修复软件中存在的缺陷所造成的测试工作量大、测试效率低等问题,论文将测试用例选择与优先级排序技术相结合,以面向函数调用的路径覆盖生成方法为基础,提出了一种面向函数调用路径（Functions Calling Path, FCP）的测试用例选择与排序方法。首先根据函数调用关系图,对程序中被修改函数与其他函数的关联性进行分析,从初始测试用例集中选择测试用例,形成回归测试用例集;然后对这些测试用例进行优先级排序,并动态地调整优先级排序结果;最后,对优先级排序结果进行再次选择,确定最小的回归测试用例集。实验结果表明,测试用例选择与排序方法对优化回归测试用例是有效的,大大减少了回归测试用例数量,降低了回归测试成本。     

一种基于运行时交互约束的COTS构件集成测试用例生成方法

COTS(Commercial Off-The-Shelf)构件的源代码不可得,而且规约通常缺少交互语义信息,使得集成了COTS的构件软件系统无法采用基于源代码和基于规约的集成测试用例生成方法.提出基于运行时交互约束的COTS构件集成测试用例生成方法.方法在构件软件系统的初始功能测试用例执行过程中,获取COTS构件在系统上下文环境中的运行时接口交互约束信息,建立COTS构件与系统中其它构件的交互约束模型,根据建立的构件交互约束模型生成集成测试用例.当替换、更新集成的COTS构件时,采用生成的集成测试用例验证重新集成的COTS构件与系统其它构件交互的正确性.实现方法的自动化工具原型,并采用真实的系统实例对生成的测试用例的有效性进行了初步评估.     

构件软件的回归测试复杂性度量

基于构件的软件构建方法目前被广泛使用在软件开发中,用于减少软件开发的工程成本和加快软件开发进度.在软件维护过程中,由于构件更新或者新版本的发布,基于构件的系统会受到影响,需要进行回归测试.对于指定的软件修改需求,维护者可以实施不同的修改手段.不同的修改手段会导致不同的回归测试复杂性,这种复杂性是软件维护成本和有效性的重要因素.目前的研究没有强调构件软件的回归测试复杂性问题.基于修改影响复杂性模型和度量,提出一种回归测试的复杂性度量框架.该度量框架包括两个部分:基于图的模型和形式化度量计算.该度量可以有效表示构件软件分别在构件和系统层面的回归测试复杂性因素,可视化地体现复杂性变化.然后根据模型,提出具体的度量计算方式.最后,通过实验研究,针对同一个构件软件的相同修改需求,利用若干个实验组进行独立修改实施,然后比较回归测试的复杂性.实验结果表明,所提出的度量方式是可行和有效的.     

回归测试中测试用例优先级技术研究综述

测试用例优先级技术是一种高效实用的回归测试技术,其目的是将不同的测试用例按照其重要程度排序后使用,从而获得更高的回归测试效率。首先介绍了与测试用例优先级相关的研究背景和基本概念,然后对当前的研究工作和进展进行了全面概述,同时比较了各种优先级适用的环境和实验研究结果,最后指出了测试用例优先级中有待解决的问题以及未来的研究方向。     

基于偶然正确性概率的回归测试选择方法

数据驱动的智能系统的核心是处理数据的算法,对算法正确性的要求高,导致其测试开销大,需要有效地缩减测试的规模,其中回归测试选择是控制测试规模的有效手段.数据驱动的智能系统由于其动态信息流强度弱的原因,发生偶然正确性现象的概率较高,并且该现象会导致常用的回归测试选择技术所选择出的测试集包含大量检测不到故障的测试用例.因此,...     

测试用例演化研究进展

由于功能增加、性能调优、错误修复等原因,软件常常动态演化.现有测试技术难以满足软件演化过程中变化的测试需求,因此需要系统的测试用例演化技术,以有效保障演化软件的质量.回顾测试用例演化技术的研究现状,分别对测试用例选择、测试用例修复和测试用例集扩增这3部分内容进行了详细的比较和分析.最后提出测试用例演化技术领域存在的挑战和未来的研究方向.     

构件化机载软件非功能属性测试分析方法研究

精准有效的非功能属性测试分析过程及结果已被国内外机载武器系统设计及开发研制工作者公认为机载武器系统高可靠性及安全性的重要保障。为确保测试分析过程的精准度,对构件化机载软件结构层次及运行时配置逻辑关系进行划分,设计系统、使命和功能层上的非功能属性测试分析模型,提出基于3个层次上运行时配置状态复杂度和重要度的性能指标分配方法,并分别作了应用举例和讨论。经过验证表明,测试分析模型及指标分配方法符合系统总体设计的非功能属性指标分析及分配要求。