求解测试用例自动生成问题的多因子回溯搜索优化算法

路径覆盖测试用例自动生成（ATCG-PC）问题是自动化软件测试领域的热点。ATCG-PC问题中群智能进化算法常用的适应度函数之间具有高度的相似性，然而现有的解决ATCG-PC问题的群智能进化算法尚未考虑这一相似性特征。受相似性特征启发，将两个相似的适应度函数看作两个任务，从而将ATCG-PC问题转化为多任务ATCGPC问题，并提出了一种新的解决多任务ATCG-PC问题的群智能进化算法，即多因子回溯搜索优化算法（MFBSA）。所提算法通过多因子选择Ⅰ的记忆种群功能提高全局搜索能力，并通过选型记忆交配使得相似任务之间能够通过知识转移提高彼此的优化效率。在6个雾计算测试程序和6个自然语言处理测试程序上对所提算法性能进行了评价。与回溯搜索优化算法（BSA）、免疫遗传算法（IGA）、收敛速度控制器粒子群优化（PSO-CSC）算法、自适应粒子群优化（APSO）算法和超立方体差分进化（DE-H）算法相比，MFBSA覆盖12个测试程序上的路径所使用的测试用例总数分别减少了64.46%、66.64%、67.99%、74.15%和61.97%。实验结果表明，所提算法能够有效降低测试成本。     

基于数据流准则的测试用例生成方法

针对基于控制流的测试充分性准则易错失面向对象程序中的状态依赖关系,提出一种基于数据流准则的测试用例自动生成方法。通过数据流分析获取待覆盖的目标定义使用对,利用遗传算法自动生成覆盖定义使用对的测试用例,根据适应度函数指导测试用例的进化。将该方法与基于分支覆盖和语句覆盖的方法相比较。实验结果表明, 与其他方法相比,该方法可以检测出更多的变异体,适应度函数的设计降低了进化代数。     

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.     

基于模式组合的粒子群优化测试用例生成方法

适应度函数的设计在基于搜索的测试用例生成技术中占据重要的位置,然而在某些特殊的程序中,如存在嵌套、非结构性跳转或因return,break等语句跳出循环的程序,已有的适应度函数无法评价到所有的分支.目前的方法是修改程序的源代码,以使每个分支得到评价.但修改源代码不但可能影响程序的原有结构、引入错误,而且很难实现自动化.针对这一问题,提出一种基于模式组合的粒子群优化测试用例生成方法.首先,将分支条件定义为"模式",即,一类具有相同特征且能提高适应度值的个体集合,并改变其分支函数的插桩方式,可解决分支条件不完全评价的问题;然后,设计一种新的交叉算子,寻找到所有使模式的分支函数值最小的个体,将这些个体中含有模式的部分通过交叉算子组合到一个个体上,既可防止模式在进化过程中被破坏,又可因多种模式的组合而提高个体的适应度值;最后,使用局部搜索策略对种群中的最优个体进行搜索,提高粒子群优化算法的局部搜索精度,进一步提高测试用例生成效率.为了评价该方法的有效性,基于一组基准程序和开源程序进行实验.实验结果表明:对于含有模式的程序,该测试用例生成方法与已有方法相比,在覆盖率和平均进化代数上均有明显优势.     

基于数据流的测试用例自动生成研究

目前的数据流测试技术存在缺乏具体的数据驱动方法,测试用例的生成过程没有与测试需求结合起来等问题。基于此,文中提出一种自动生成测试用例的模型（TRGA）,利用控制流图（CFG）计算生成测试用例所需的变量的定义使用对,使用数据类型结构图（DTG）来作为创建测试对象的数据驱动,利用遗传算法的搜索能力来生成数据,并提出了一种新的适应度计算方法。实验结果表明,该模型能够在减少搜索时间,降低生成测试用例规模的同时达到较高的测试覆盖率。     

程序缺陷自动修复研究进展及关键问题

程序缺陷自动修复是指针对程序中存在的缺陷,自动生成相应的程序补丁,进而使程序恢复正常运行.首先,根据补丁生成方式的不同,将程序缺陷自动修复方法划分为4类,分别为基于搜索的、基于语义的、基于机器学习的以及基于错误报告驱动的程序缺陷自动修复方法.基于搜索的程序缺陷自动修复方法运用启发式算法在搜索空间内通过搜索生成程序补丁;...     

基于数据流分析的过拟合补丁识别

自动程序修复技术可实现对软件缺陷的自动修复, 并使用测试套件评估修复补丁. 然而因为测试套件不充分, 通过测试套件的补丁可能并未正确修复缺陷, 甚至引入新的缺陷并产生波及效应, 导致自动程序修复生成大量过拟合补丁. 针对这个问题, 本文提出了一种基于数据流分析的过拟合补丁识别方法, 首先将补丁对程序的修改分解为对变量的操作, 然后采用数据流分析方法识别补丁影响域, 并根据补丁影响域选择针对性覆盖准则来识别目标覆盖元素, 进而选取测试路径并生成测试用例实现对修复程序的充分测试, 避免修复副作用的影响. 本文在两个数据集上进行了评估, 实验结果表明, 基于数据流分析的过拟合补丁识别方法可有效提升自动程序修复的正确性.     

进化计算在软件智能修复中的应用

提出一种基于进化计算的软件智能修复算法IREA。采用控制流图作为进化个体的编码方式,在确定适应度函数时,考虑控制流图节点集的势和结构相似度2个因素,将软件的修复过程转化为适应度指导的进化过程,从而实现软件智能化修复。实验结果表明,该算法具有可行性和有效性。     

基于模板匹配的BPEL程序故障修复及优化技术

BPEL (business process execution language)是一种可执行的Web服务组合语言. 与传统程序相比, BPEL程序在编程模型、执行方式等方面存在较大差异. 这些新特点使得如何定位并修改测试阶段发现的BPEL程序故障成为挑战, 面向传统软件的故障修复技术难以直接应用于BPEL程序. 从变异分析角度出发, 提出一种基于模板匹配的BPEL程序故障修复方法BPELRepair. 为了克服基于变异分析的故障修复技术计算开销高的缺点, 从补丁生成、测试用例选择以及终止条件3个角度提出多种优化策略. 开发一个BPEL故障修复支持工具, 提高故障修复的自动化程度与效率. 采用经验研究的方式, 评估所提故障修复技术及优化策略的有效性. 实验结果表明, 所提故障修复方法能够成功修复约53%的BPEL程序故障; 所提优化策略能够显著降低搜索匹配、补丁程序验证、测试用例执行与故障修复等方面的开销.     

基于多目标协同进化的测试用例优先排序

测试用例优先排序是一种有效的降低回归测试开销的技术,通过对测试用例按照其重要程度排序后可获得更高的测试效率。针对传统多目标遗传算法在测试用例优化排序中存在的收敛较慢、易陷入局部最优、缺乏对不同测试准则的综合权衡等缺点,提出一种基于竞争模式的多目标协同进化算法。该方法采用平均代码覆盖率以及平均变异杀死率作为多个约束目标的测试准则来进行适应度度量,提高算法的错误检测率;使用个体绝对适应度与相对适应度对个体生存能力进行评价,衡量个体优秀程度,利用竞争性的协同进化思想加快算法收敛速度;通过剔除“老年”个体控制个体生存周期来避免陷入局部最优问题。同时,在影响算法执行效率的因素方面也进行了一系列的实验,结果表明该算法能够加快收敛速度,加强了局部搜索能力,相对于传统的优化算法来说具有更好的搜索效率和更高的错误检测率,从而验证了算法的有效性和可行性,证明了该算法具有一定的现实意义。     

非线性循环不变式的自动生成

提出了一个自动生成非线性循环不变式的算法。循环不变式可以表示成一个带参数的多项式的形式,根据断言的归纳特性,将循环不变式的生成问题转变成一个约束求解问题,这个约束求解问题的每个解对应于一个循环不变式,如果约束求解问题仅有零解,则说明不存在该参数多项式形式的循环不变式。该算法在Maple中得到了实现,并通过一些实例说明了该算法的有效性。     

非函数依赖程序不变量动态检测技术研究

讨论了程序不变量的内涵,研究并建立了程序不变量动态生成系统的理论模型。在该模型中,针对非函数依赖程序不变量动态生成理论、方法和技术进行了阐述。基于数据库的理论提出了一种新的非函数依赖程序不变量动态检测技术,针对各种常见非函数依赖程序不变量类型建立了一系列检测方法。此不变量检测技术通过数据库中提供的SQL条件查询功能,灵活地检测各种常见类型的非函数依赖程序不变量,并且可以根据用户的实际需要随时指定新的程序不变量查询条件。该方法和Daikon等现有的程序不变量检测工具检测方法比较具有明显的特色和优势：第一,基于关系数据库技术,具有良好的可扩展性;第二,使用SQL条件查询功能实现非函数依赖程序不变量检测,检测方法具有很好的灵活性。     

Invariants of six points and projective reconstruction from threeuncalibrated images

There are three projective invariants of a set of six points in general position in space. It is well known that these invariants cannot be recovered from one image, however an invariant relationship does exist between space invariants and image invariants. This invariant relationship is first derived for a single image. Then this invariant relationship is used to derive the space invariants, when multiple images are available. This paper establishes that the minimum number of images for computing these invariants is three, and the computation of invariants of six points from three images can have as many as three solutions. Algorithms are presented for computing these invariants in closed form. The accuracy and stability with respect to image noise, selection of the triplets of images and distance between viewing positions are studied both through real and simulated images. Applications of these invariants are also presented. Both the results of Faugeras (1992) and Hartley et al. (1992) for projective reconstruction and Sturm's method (1869) for epipolar geometry determination from two uncalibrated images with at least seven points are extended to the case of three uncalibrated images with only six points     

On structural minimality of optimal supervisors for flexible manufacturing systems

This paper develops a place invariant based deadlock prevention method to obtain an optimal, i.e., maximally permissive, liveness-enforcing Petri net supervisor with a minimal supervisory structure that means the minimal number of control places. Maximal permissiveness can be achieved by designing place invariants that make all legal markings reachable while all first-met bad markings unreachable. An integer linear programming problem is formulated to compute all place invariants and its objective function minimizes the number of place invariants, aiming to yield a minimal supervisory structure. Importantly, we develop a technique to greatly improve the efficiency of the proposed method by reducing the number of constraints and variables in the integer linear programming problem under consideration. A number of examples from the literature are used to illustrate the proposed approaches.     

循环不变式开发新策略及其应用

循环不变式体现了循环程序的本质特征,在算法程序的开发、证明和推导中具有十分重要的作用。而传统的循环不变式开发策略并没有很好地解决循环不变式开发难的问题。文章在阐述现有策略局限性的基础上,详细阐述了刻画循环不变式本质特征的新定义及基于此定义的开发循环不变式的新策略,并通过三个典型的实例,对开发新策略的具体应用作了比较深入的探索。     

平稳小波变换在仿射不变性目标识别中的应用

寻找相对于平移、尺度、旋转、扭曲不变的仿射不变量是现今多尺度分析在模式识别中应用的关键性问题。以文献[4]定义的仿射不变量为基础,构造了基于平稳小波变换的仿射不变量。通过分析,指出原文中所给绝对仿射不变量存在的缺陷,定义了一种新的绝对仿射不变量。试验结果和分析表明,构造的仿射不变量可以更好地用于目标物体识别。     

Searching the Solution Space in Constructive Geometric Constraint Solving with Genetic Algorithms

Geometric problems defined by constraints have an exponential number of solution instances in the number of geometric elements involved. Generally, the user is only interested in one instance such that besides fulfilling the geometric constraints, exhibits some additional properties. Selecting a solution instance amounts to selecting a given root every time the geometric constraint solver needs to compute the zeros of a multi valuated function. The problem of selecting a given root is known as the Root Identification Problem.In this paper we present a new technique to solve the root identification problem. The technique is based on an automatic search in the space of solutions performed by a genetic algorithm. The user specifies the solution of interest by defining a set of additional constraints on the geometric elements which drive the search of the genetic algorithm. The method is extended with a sequential niche technique to compute multiple solutions. A number of case studies illustrate the performance of the method.     

基于Java建模语言的不变量检测工具

结合Java建模语言描述了程序不变量的基本概念,以程序静态分析技术和动态分析技术为基础,讲解了程序不变量在软件质量保证中的重要作用。分别针对主要的两种不变量检测工具Daikon和Diduce,叙述了它们的主要功能以及检测不变量的基本过程。阐述了两种检测工具的共性,并在此基础上进一步分析了程序不变量检测的基本理论模型,最后分析了两种工具面临的主要问题。     

Determination of blur and affine combined invariants by normalization

The determination of invariant characteristics is an important problem in pattern recognition. In many situations, images to be processed are usually subjected to geometric distortion and/or blur degradation. In this paper, we introduce an approach to derive blur and affine combined invariants (BAI). Firstly, we normalize the image to a standard form by using blur invariant moments as normalization constraints. Then, we construct the blur and affine combined invariants at the standard form. Using the method proposed in this paper, a set of blur and affine combined invariant features can be obtained easily and effectively. Several experimental results are presented to illustrate the performance of the invariants for simultaneously affine deformed and blur degraded images.