测试数据自动生成系统的实现

本文在研究软件测试数据自动生成技术的基础上,为决解空间爆炸的问题提出了将一种新兴的智能算法—菌群算法应用到软件测试数据的自动生成当中。但为了能准确并快速的生成测试数据还对算法进行了改进,然后在用随机法随机生成的测试数据覆盖被测程序大部分路径的基础上,运用改进后的菌群算法对剩余指定路径进行覆盖从而达到路径全覆盖的效果,实现测试数据自动生成系统。最后用一个简单实验验证了该系统的有效性。     

基于GA-PSO算法的路径测试数据自动生成*

为了实现测试数据自动生成,许多遗传算法及其改进算法应用到了测试领域。针对遗传算法具有较强的全局搜索能力,但局部搜索能力较弱,且收敛速度慢的特点。将遗传算法与粒子群算法结合起来形成新的混合算法（GA-PSO）,并成功应用到软件测试数据自动生成过程中。实验结果表明,该算法结合了遗传算法和粒子群算法的优点,在保证软件测试数据正确生成的情况下,极大地提高了数据生成的效率。     

应用遗传算法自动生成测试数据的实验分析

将遗传算法应用于覆盖指定路径的测试数据生成已得到了广泛的研究.具体实现中,影响测试数据生成效率的因素很多,如先验知识,GA参数,路径复杂度等.本文在简要介绍应用GA生成测试数据的关键技术后,设计实验分析了影响测试数据生成的部分因素,并据此得出了一些结论.     

基于谓词切片的字符串测试数据自动生成

字符串谓词使用相当普遍，如何实现字符串测试数据的自动生成是一个有待解决的问题，针对字符串谓词，讨论了路径Path上给定谓词的谓词切片的动态生成算法，以及基于谓词切片的字符串测试数据自动生成方法，并给出了字符串间距离的定义，利用程序DUC（Definithon-Use-Control)表达式，构造谓词的谓词切片，对任意的输入，通过执行谓词切片，获取谓词中变量的当前值，进而对谓词中变量的每一字符进行分支函数极小化，动态生成给定字符串谓词边界的ON－OFF测试点，实验表明，该方法是行之有效的。     

基于蚁群算法的软件测试数据自动生成

提出了一种基于蚁群算法的测试数据自动生成方法。该方法采用位串形式编码,实现了被测程序输入空间到蚂蚁路径网络的映射模型。根据程序插装函数定义的路径信息素轨迹强度,蚂蚁进行群体协作搜索最佳路径,生成测试数据。在基本蚁群算法基础上,通过引入变异算子和自适应挥发系数,提高了蚂蚁路径的多样性,克服了早熟停滞的缺陷。和模拟退火遗传算法进行了对比实验研究,结果表明了该方法的可行性,生成测试数据的效率优于模拟退火遗传算法。     

基于启发式算法的测试数据自动生成方法

数据自动生成是实现软件测试数据自动化和提高软件测试效率的关键问题。阐述了基于遗传算法、蚁群算法等启发式算法的测试数据自动生成系统模型与步骤,并对两系统的性能加以分析和比较,并讨论了一些改进方法。     

基于改进遗传算法的测试数据自动生成的研究

测试数据自动生成是软件测试的基础,也是测试自动化技术实现的关键环节。为了提高测试自动化的效率,在 结合 测试数据自动生成模型的基础上,提出一种 传统遗传算法的改进算法。该算法使用了自适应交叉算子和变异算子,并引入模拟退火机制对其进行改进。同时,该算法还对适应度函数进行了合理的设计,以加速数据的优化过程。通过三角形程序、折半查找和冒泡排序程序,与基本遗传算法、自适应遗传算法进行了比较与分析,并且对改进算法做了性能分析。实验结果表明了该算法的实用性以及在测试数据生成中的可行性和高效性。     

基于改进遗传算法的软件测试数据自动生成系统设计与实现

软件测试数据自动化生成技术是软件测试自动化的重要组成部分,为了进一步提高软件测试数据自动生成质量和效率,在建立软件测试数据自动生成模型的基础上融入一种改进的遗传算法,该算法通过引进自适应交叉算子和变异算子把模拟退火算法融入其中,很大程度上扩大了测试数据搜索生成范围,一定程度上克服了遗传算法的早熟收敛现象。     

基于遗传算法的动态可变参数的测试数据自动生成工具

测试数据的生成是实现软件测试自动化的关键,这一技术的实现大大节省了软件开发的时间和费用。利用遗传算法的理论与算法特点,建立了动态可变参数的测试数据自动生成工具。通过该工具的可视化界面可以动态地输入遗传算法参数,而且能够根据不同的路径选择输入相应的适应度函数,克服了以往在源代码中修改适应度函数的缺陷。最后通过两个实验,证明了算法的优越性。     

基于选择性冗余的测试数据自动生成算法

基于选择性冗余思想,提出了一种测试数据自动生成算法.算法首先利用分支函数线性逼近和极小化方法,找出程序中所有可行路径,同时对部分可行路径自动生成适合的初始测试数据集;当利用分支函数线性逼近和极小化方法无法得到正确的测试数据时,基于使得测试数据集最小的原理和选择性冗余思想,针对未被初始测试数据集覆盖的谓词和子路径进行测试数据的增补.由于新算法结合谓词切片和DUC表达式,可以从源端判断子路径是否可行,因此能有效地降低不可行路径对算法性能的影响.算法分析和实验结果表明,该算法有效地减少了测试数据数量,提高了测试性能.     

基于布尔表达式约束的测试用例生成技术

布尔表达式约束在软件规格说明和程序中广泛存在，这些约束可作为软件系统的模型，成为测试用例生成依据。本文调研分析基于布尔表达式约束的测试用例生成方法，主要分为基于约束语法的测试和基于约束语义的测试。归纳总结基于约束语法测试的各种故障类型和测试策略，并比较各种测试策略的适用情形和故障检测能力，也对基于约束语义测试的各种约束获取和求解方法进行性能分析，并介绍了典型工具。最后对未来的研究发展进行展望。     

一种路径测试数据自动生成方法

适应值函数的设计是决定测试数据生成质量和效率的关键,为此提出一种重叠路径结构,对程序路径进行描述,并设计基于遗传算法全路径比较的路径测试数据生成适应值函数。为测试数据生成算法定义生成时间期望的综合性能评价指标,以该指标与对照组算法进行比较实验。结果显示,该适应值函数能较好地平衡算法收敛性和消耗时间之间的矛盾。     

基于改进粒子群算法的测试数据自动生成研究

测试数据的自动产生技术是软件测试的一个重要研究领域,高效的测试数据乍成可以简化测试工作提高测试效率;针对传统遗传算法(GA)容易产生早熟收敛和易陷入局部最优解的问题,提出了一种基于遗传粒子群混合算法(GA-PSO)的软件测试数据自动生成算法,该算法在粒子群算法的基础上引入了遗传算子(交叉概率P<,c>、变异概率P<,m>),使所有测试数据在局部区域中再次寻找最优值,从而避免过早收敛,改进搜索最佳值的能力;仿真实验表明遗传粒子群混合算法与单纯使用简单遗传算法相比,具有更快的收敛速度,其产生最优解的代数得以大大提前,且精度更高.     

基于正则式的维普网全自动包装器的实现

当数据源的查询和访问受到限制时,网页包装器的设计与实现有一些新的特点。分析了维普网页的结构,描述了网页元素的标记与内容特征,给出了一组匹配维普网页内容的正则式,并用VisualC#实现了一个包装器,同时指出了实现技术中的要点与难点。实际应用表明,该文实现的全自动包装器可以精确抽取维普网页的全部检索内容。     

一种改进的两两组合测试用例生成方法

本文针对多因素二水平系统提出:将所有的测试数据表示为一棵二叉解空间树,用回溯法对二叉解空间树进行路径搜索来生成测试用例,然后使用贪心算法生成补充的测试用例,以满足两两组合覆盖标准。使用这种方法生成的测试数据集具有很高的覆盖率。     

基于解空间树的组合测试数据生成

在组合覆盖测试模型的基础上提出：将所有的可用测试数据表示为一棵解空间树,利用回溯法对解空间树进行路径搜索来生成测试数据,然后使用贪心算法补充生成测试数据,以满足两两组合覆盖标准.并且实现了基于该方法的测试数据生成工具,所生成的测试数据集与同类工具相比具有一定的特点和优势.     

基于变异的正则表达式反例测试串生成算法

正则表达式在计算机科学的许多领域具有广泛应用. 然而, 由于正则表达式语法比较复杂, 并且允许使用大量元字符, 导致开发人员在定义和使用时容易出错. 测试是保证正则表达式语义正确性的实用和有效手段, 常用的方法是根据被测表达式生成一些字符串, 并检查它们是否符合预期. 现有的测试数据生成大多只关注正例串, 而研究表明, 实际开发中存在的错误大部分在于定义的语言比预期语言小, 这类错误只能通过反例串才能发现. 研究基于变异的正则表达式反例测试串生成. 首先通过变异向被测表达式中注入缺陷得到一组变异体, 然后在被测表达式所定义语言的补集中选取反例字符串揭示相应变异体所模拟的错误. 为了能够模拟复杂缺陷类型, 以及避免出现变异体特化而无法获得反例串的问题, 引入二阶变异机制. 同时采取冗余变异体消除、变异算子选择等优化技术对变异体进行约简, 从而控制最终生成的测试集规模. 实验结果表明, 与已有工具相比, 所提算法生成的反例测试串规模适中, 并且具有较强的揭示错误能力.     

基于边界扫描的板级测试向量自动生成

针对现有测试向量存在的不足,提出一种可施加到电路板扫描链上的测试向量自动生成方法,该方法利用被测电路的网络表文件和边界扫描描述语言文件,获取器件互连关系、边界扫描信息及扫描链路结构,结合测试算法生成板级测试向量,根据扫描链数目及连接关系将其扩展并生成可施加到扫描链上的链路级测试向量。实验结果表明,该方法能检测被测电路中多条扫描链的固定0、固定1、短路和开路故障,为测试系统提供了实用高效的测试向量。