一种新的测试集简化的测试覆盖准则

在回归测试过程中,测试集的规模不断的变大增加了测试的成本.结合某种测试准则利用测试简化法对测试集中冗余的测试用例进行删除是一种有效的解决方法.但是用此方法得到的简化测试集,其错误检测能力往往被减弱.因此提出了一种新颖的测试覆盖准则,即二级变量串联覆盖准则和二级变量并联覆盖准则.这两种准则主要考虑了变量间的串、并联关系对程序的影响.用此准则与其它测试覆盖准则相组合,利用HGS测试集简化法对测试集进行选择,既简单高效又保证了最小化测试集的错误检测能力.针对文献[3]中的具体应用实例,验证了该测试覆盖准则的有效性.     

一种面向测试需求部分覆盖的测试用例集约简技术

软件系统开发中频繁面对局部更新和部分缺陷修改,此时需要选择性回归测试;为降低其测试工作量需要解决部分覆盖用例集约简问题.文中基于选择性回归测试形式化定义多目标用例集约简,并设计HATS算法解决该问题.HATS算法遵循启发式贪婪搜索框架,定义权重因子a平衡两方面目标:其一是减少用例集规模;其二是避免对无关需求的覆盖.实验...     

基于事件处理函数的GUI测试用例集约简技术

GUI测试用例集约简是降低GUI软件测试成本的有效手段.GUI软件的消息循环机制以及事件驱动特性,导致传统的基于控制流和数据流的测试用例集约简技术难以直接应用于GUI测试用例集约简.如何在尽可能保持原有测试用例集缺陷发现能力的基础上,尽可能地降低GUI测试用例集规模,是GUI测试用例集约简的一个挑战.以事件处理函数为核心,结合控制流和数据流技术,根据事件处理函数代码结构特征以及事件处理函数之间的数据依赖关系定义测试冗余规则,制定并实现了3种测试用例集约简技术.实验结果表明:与已有技术相比,其中两种根据事件处理函数之间的数据依赖关系制定的测试用例集约简技术达到了较好的约简效果.     

基于“Good”测试套件的GUI回归测试优化

回归测试在软件测试过程中是非常重要的,同时也是非常费时费力的。为了适应软件测试的需求,提高回归测试的效率,降低测试成本,针对目前GUI回归测试的困难,依据Atif M.Memon等人提出的新的回归测试方法,根据一个"Good"的测试套件对测试成本和"fault-detection effectiveness"的影响,突出一个"Good"的测试套件的特点,给出一个新的回归测试方法。该方法根据测试套件的特点,有针对性地选择合适的测试用例来构建回归测试套件。这样不仅有针对性,同时也优化了测试套件,提高了测试效率。     

基于“Good”测试套件的GUI回归测试优化

回归测试在软件测试过程中是非常重要的,同时也是非常费时费力的.为了适应软件测试的需求,提高回归测试的效率,降低测试成本,针对目前GUI回归测试的困难,依据Atif M.Memon等人提出的新的回归测试方法,根据一个."Good"的测试套件对测试成本和"fault-detection effectiveness"的影响,突出一个"Good"的测试套件的特点,给出一个新的回归测试方法.该方法根据测试套件的特点,有针对性地选择合适的测试用例来构建回归测试套件.这样不仅有针对性,同时也优化了测试套件,提高了测试效率.     

基于次模函数最大化的测试用例集约简

随着软件回归测试规模的不断增大和成本的不断增加,测试用例集约简对于提高软件的回归测试效率显得愈发重要.在选取测试用例子集时,需考虑该子集的代表性和多样性,并采用一个有效的算法来求解.针对该测试用例集约简问题,文中提出了一种基于次模函数最大化的算法SubTSR.尽管引入的离散优化问题是NP-hard问题,但文中利用其目标函数的次模性,采用启发式贪心搜索,求得有近似度保证的次优解.在15个数据集上对SubTSR算法与其他测试用例集约简算法展开实验,针对平均错误检出率、错误检测损失率、首次错误检出位等指标,尝试改变LDA处理中的主题个数以及衡量测试用例相似度的距离,以验证SubTSR算法的有效性.实验结果表明,SubTSR算法在错误检出性能上较其他算法有着较大提升,且在多个数据集上的表现保持相对稳定.在主题个数变化引起文本表示变化时,采用曼哈顿距离的SubTSR算法的性能相较其他算法仍能保持相对稳定.     

一种基于K中心点算法的测试用例集约简方法

测试用例集约简的目的是用尽可能少的测试用例充分测试给定的测试目标。引入聚类分析中K中心点(K-medoids)算法的思想将每一个测试用例作为一个结点并寻找其相似性,将得到的聚类分析结果再根据测试需求从各簇中选择测试用例,从而得到约简的测试用例集。仿真实验的结果证明了该方法的可行性和有效性。     

测试用例集启发式约简算法分析与评价

在软件开发和维护过程中,为了提高对源程序变更部分的信心并且保证源程序变更部分没有对未变更部分造成负面影响,需要对软件系统进行回归测试。回归测试是一个昂贵的测试过程。测试用例集约简算法是在仍然满足测试准则的前提下,通过删除所有冗余测试用例得到测试用例集的最小约简测试用例集,用以优化回归测试过程。综述了文献中主要的测试用例集启发式约简算法,通过统一的框架和术语定义了这些算法,分析和比较了这些算法的效率和优劣,指出了未来进一步研究的方向。     

基于用户会话的Web测试集约简

采用概念分析法对基于用户会话的Web应用测试集进行约简提出一种K层节点测试约简技术,设计测试用例的增量更新算法。该算法通过比较新增节点与概念分析中原来存在节点的内涵元素,对原概念格图进行节点更新或补充。通过设计的小型Web注册系统,证明了该方法的有效性。     

一种基于测试需求约简的测试用例集优化方法

测试用例集优化的目标是用尽可能少的测试用例充分满足给定的测试目标.针对给定的测试目标,获得精简的测试需求集有助于提高测试用例集优化的效率和效果.从测试需求约简的角度考虑测试用例集优化,首先给出可以精确描述测试需求间相互关系的测试需求约简模型;基于此模型,提出一种测试需求约简方法,可以获得精简测试需求集,作为测试用例集生成和约简的基础,从而实现测试用例集优化.实验结果表明,测试需求约简有助于获得规模较小的测试用例集,实现系统、科学、有效的测试.     

Multi-Objective Modified Particle Swarm Optimization for Test Suite Reduction (MOMPSO)

Software testing plays a pivotal role in entire software development lifecycle. It provides researchers with extensive opportunities to develop novel methods for the optimized and cost-effective test suite Although implementation of such a cost-effective test suite with regression testing is being under exploration still it contains lot of challenges and flaws while incorporating with any of the new regression testing algorithm due to irrelevant test cases in the test suite which are not required. These kinds of irrelevant test cases might create certain challenges such as code-coverage in the test suite, fault-tolerance, defects due to uncovered-statements and overall-performance at the time of execution. With this objective, the proposed a new Modified Particle Swarm optimization used for multi-objective test suite optimization. The experiment results involving six subject programs show that MOMPSO method can outer perform with respect to both reduction rate (90.78% to 100%) and failure detection rate (44.56% to 55.01%). Results proved MOMPSO outperformed the other stated algorithms.     

基于Daikon与C++Test的自动测试用例集约简工具生成

程序似然不变量是程序中隐含的属性,可以应用于程序验证、软件测试技术、逆向工程等领域.针对自动化测试工具C++Test产生的测试用例集,利用程序不变量分析工具Daikon判断这些测试用例是否改变了当前的不变量;并将两种工具结合生产一种自动化测试用例集约简工具CDRT(C++Test And Daikon Reduction Testing),从而达到约简测试用例集的效果,再通过变异测试工具INSURE++对简化后的测试用例集进行评估.实验结果表明,CDRT工具能有效地约简测试用例集.     

Improving Fault Detection Capability by Selectively Retaining Test Cases during Test Suite Reduction

Software testing is a critical part of software development. As new test cases are generated over time due to software modifications, test suite sizes may grow significantly. Because of time and resource constraints for testing, test suite minimization techniques are needed to remove those test cases from a suite that, due to code modifications over time, have become redundant with respect to the coverage of testing requirements for which they were generated. Prior work has shown that test suite minimization with respect to a given testing criterion can significantly diminish the fault detection effectiveness (FDE) of suites. We present a new approach for test suite reduction that attempts to use additional coverage information of test cases to selectively keep some additional test cases in the reduced suites that are redundant with respect to the testing criteria used for suite minimization, with the goal of improving the FDE retention of the reduced suites. We implemented our approach by modifying an existing heuristic for test suite minimization. Our experiments show that our approach can significantly improve the FDE of reduced test suites without severely affecting the extent of suite size reduction     

用于GUI软件的测试工具

为提高GUI软件测试的效率、降低软件成本,提出一种针对GUI软件的测试工具.该工具由测试配置设定模块、测试用例设计模块和测试用例执行模块组成.首先根据测试需求进行测试配置设定生成INI文件,然后根据INI文件内容将测试对象窗体中需要测试的控件及属性设定到测试用例设计界面中,在界面中进行测试用例设计,并将设计数据保存到XML文件中,测试用例执行模块通过读取XML文件中的数据完成测试用例的自动执行,同时进行测试结果判断,最后生成测试报告.测试人员只需输入数据,不用编写测试脚就能实现测试用例的自动执行,能减轻测试人员负担,提高软件测试效率.     

一种改进的GUI测试框架DART

针对当前的图形用户界面自动化测试中存在的局限性,提出一种每日自动回归测试（DART）框架的改进方案。研究DART流程、事件流图,包含了事件关联图的方法,实现对事件流图的优化,并采用权重选择法对DART方法进行改进,使之成为一种高效、简洁的自动冒烟测试框架。     

Automatic Test Suite generation

A Test Suite (TS) is typically a collection of Natural Language sentences against which the coverage of a Natural Language Processing system can be evaluated. We describe a method by which such suites can be produced automatically, involving a modification and extension of the Definite Clause Grammar formalism, and describe some of the advantages of the method over the traditional method of manual construction.     

一种在线测试集约减方法

针对测试集约减问题,提出一种在线测试用例集约减方法。将测试集约减嵌入测试生成流程内,作为测试生成的重要步骤,为测试生成提供筛选测试序列和测试约束的作用;同时测试生成过程恰好为测试集约减提供了测试序列与测试目标之间的满足关系,避免因测试需求之间复杂满足关系产生的冗余。与现有的测试生成方法进行比较,结果表明本文方法可以有效地提高测试集约减的效率和效果。     

Measuring a Java Test Suite Coverage Using JML Specifications

We propose in this paper a way to measure the coverage of a Java test suite by considering the JML specification associed to the Java program under test. This approach is based on extracting a predicate-based graph from the JML method specifications. We then measure the coverage of this latter w.r.t. nodes of the graph that are visited by the test suite. In addition, we propose to check whether the test suite satisfies classical condition coverage criteria. We also introduce a tool, to be used as precompiler for Java, that is in charge of measuring and reporting the coverage according to these criteria.     

基于改进FSM的RBAC测试集约简方法

使用完备的有限状态机生成一致性测试集虽然有效,但数量庞大。针对该问题,考虑一般系统访问控制的基本需求,提出6种探索式方法对有限状态机(FSM)进行约简,有效避免状态爆炸的现象发生,简化了生成的一致性测试集大小。对基于FSM生成树进行实验,结果表明,改进FSM对缩小基于角色的访问控制系统一致性测试集是有效的。