基于STAF框架下的自动化测试

当前很多大型软件都不是采用单一的实现技术,面对于不同的实现技术,要求测试人员在不同的平台下分别对所测试的部分进行测试.为了提高自动化测试的效率,减少测试开销,提出了一种基于STAF的自动化测试平台.首先对目前现有的自动化测试框架归纳分析;然后提出基于STAF的自动化测试平台的系统架构;最后给出平台的关键部分:测试引擎的实现方式.结果表明该平台具有提高自动化测试效率,减少测试开销,支持分布式测试方法等优越性.     

基于遗传算法的业务流程测试

随着软件在各个领域的广泛应用,人们对软件可靠性的要求不断提高。作为保障软件可靠性最重要的手段,软件测试所受到的关注也日益增加。在传统的黑盒功能性测试当中,单个模块的功能测试得到了很好的解决。然而在大型软件的集成测试时,由于软件所涉及的业务流程较多,模块较多,如何在黑盒功能性测试当中尽可能地完全覆盖所有的业务流程以及所对应的功能模块,常常需要软件测试人员人工定义。文中通过对遗传算法的研究,提出在集成测试时借助于遗传算法来产生测试用例,最大程度地覆盖所有的业务流程以及应用模块关联。将此前集成测试时,需要测试人员人工定义的大量业务流程以及模块关联转变为自动化产生,极大地提高了软件测试的自动化水平,提高了软件测试的效率。     

基于关键字驱动的自动化测试研究与实现

为有效解决目前回归测试测试效率低以及手工测试操作复杂的问题,研究了自动化测试技术的原理和方法,提出了一种基于关键字驱动的自动化测试方法;介绍了Web自动化测试实施的过程和自动化测试框架的主要功能.在遵从保证产品质量和提高测试效率的原则基础上,对系统进行自动化测试的可行性分析,再进行自动化测试开发工具的选择、制作Demo和自动化测试框架开发,实现了以关键字驱动为核心,Ruby为开发语言的自动化测试框架.实验结果表明,该方法提高了回归测试效率和测试系统的可移植性.     

自动化测试框架技术及应用

自动化测试技术是软件测试未来的发展方向,自动化测试过程中会遇到测试脚本维护困难、脚本维护工作量大、重用性差、测试效率低的问题;怎样引入自动化测试框架技术解决上面的问题是测试工程师一直在探讨和研究的主流问题;探讨研究了在自动化测试框架技术应用过程中遇到的下列问题:脚本库中测试脚本存放技术;测试用例设计技术;测试数据的管理和分类技术;对象库共享技术等;初步达到了以下结果:提高了测试代码的可重用性和可维护性,测试执行更有效,从而降低了测试成本;最后使用了协同办公平台实例,从而证明了基于QTP的协同办公平台的自动化测试框架可以降低多余的代码量,加快代码生成速度,缩小测试周期等特点,从而提高代码的利用率和可维护性。     

基于业务流程驱动自动化测试研究与实现

为提高软件测试自动化资源的可维护性和可重用性,结合在实际项目中软件自动化测试实践,本文提出了基于业务流程驱动（Business Process Testing）模型的自动化测试方案,阐述了该方案的需求背景,介绍了 BPT 自动化测试框架以及运行流程,并对该方案的实施情况进行了总结。实践表明该方案为企业提升软件开发质量,提高测试工作效率进行了很好的探索与尝试。     

基于数据驱动自动化测试框架研究和实现

软件测试是保障软件可靠性,提高软件质量的重要手段。随着软件规模的扩大,软件复杂性的提高,软件测试技术的不断发展,越来越多的测试人员发现传统手工测试成本高、执行繁琐、效率低等特点已远远不能满足现实的需求。为了克服手工测试的这些缺点,自动化测试技术被广泛地引入进来,并逐渐成为软件测试的发展方向。而如何使得软件测试能够实现自动化,为了能够使得自动化测试能够执行方便、易懂、易维护等特性,测试框架的概念也就应运而生,通过框架的概念能够把软件测试过程中的各个关键节点进行拆分,让后通过框架的相互关联性进行测试执行。     

基于API测试的分布式测试框架的研究与实现

以APT测试为应用背景,在研究现有的测试驱动器的基础上设计了一个较完整的分布式测试框架,同时对一些关键技术的实现进行了讨论。该分布式测试框架采用客户机／服务器模型和对称结构,可以应用于分布式测试口远程测试及非分布式测试,具有自动化测试能力,同时考虑了对第3方测试工具的松散集成。     

基于数据驱动的自动化测试平台设计

本文介绍了基于数据驱动的自动化测试以及其实现方法.本文以目前流行的自动化测试框架为基础,以数据驱动测试框架为核心,采用数据驱动脚本技术,在设计自动化测试平台的过程中实现了测试数据与测试脚本的分离。同时借鉴了测试脚本模块化的思想,将测试脚本进行分层次、嵌套管理,完成了基于数据驱动的自动化集成测试平台的设计。提高了软件测试自动化程序的可复用性,以及在系统、产品以及数据方面的独立性。     

基于软件自动化测试效率的研究

软件测试是软件生命周期的一个重要阶段,测试工作量会占整个开发周期的40%,甚至到60%,由此可见,一种高效率、高质量的测试方法对软件来说十分重要。本文通过项目资金投入、软件测试质量以及时间效率三个方面阐述软件自动化测试和手工测试的优缺点,结合项目实践,对提高软件测试效率的方法进行了分析和研究。     

基于遗传算法的软件业务流程测试路径的研究

近些年随着软件行业的迅速兴起,软件产品已经渗透到日常生活中的各个角落。作为软件生命周期中重要阶段的软件测试,对软件行业的发展有着十分重要的意义。对于软件测试来讲,测试质量是核心,测试效率是保证,一个好的测试过程就是要在保证软件质量的基础上尽可能提高软件测试的效率。本文重点针对软件系统级测试,基于遗传算法对选取个体适应因素进行调整,达到保留必须存在的测试路径,减少重复冗余测试路径的目的,进而实现对测试路径的自动选择。     

基于遗传算法的业务过程资源配置优化

应用遗传算法对业务过程资源配置进行优化,解决企业为业务过程分配资源的合理性问题以及业务过程在有限资源条件下对资源的有效利用问题.在算法中采用活动执行方案矩阵表示活动持续时间和资源配置之间的关系,解决配置参数量化描述问题;应用自然数编码和改进的遗传算子克服传统算法在处理业务过程资源配置参数离散分布方面的局限性;通过分层优化的方式避免对无效配置方案的分析,有效解决参数之间的约束问题.仿真实验结果表明方法求解有效,能够为决策者提供满意的资源配置方案.     

基于遗传算法的测试用例生成技术

在计算机软件的生命周期中,由于各种各样的原因,留给软件测试的时间往往不够执行全面而充分的测试。覆盖率和数量作为测试用例质量的主要影响因子,一直受到人们的关注。然而测试用例的执行顺序作为影响测试效率的重要因素,却一直未引起足够的重视。提出了一种基于遗传算法的测试用例生成技术,综合考虑覆盖率、数量和用例的执行顺序三个因子,生成高效的测试用例集。使测试人员能够按照既定的顺序执行用例集,在最短的时间内,完成最重要的软件功能测试。     

基于工艺特征约束的改进遗传算法

为提高飞机装配的精度,减小定位的误差,优化具有复杂工艺特征的机身框件的支撑序列.针对优化中工艺特征约束处理问题,建立了工艺特征约束的广义数学模型,从理论角度提出了一种针对此类约束的不可行解修补算法,并基于此算法设计一种改进的遗传算法.使用改进的遗传算法优化某型飞机机身框在可重构柔性工装上的支撑序列,优化过程稳定,最优序列下框的柔性定位误差减小93.08%,保证了飞机装配的精度.理论基础分析和仿真结果分析表明,改进的遗传算法通用性强,适用于各种约束优化问题;收敛速度快且稳定,具备可行性.     

一种基于改进遗传算法的面向路径测试用例自动生成方法

介绍了基于改进遗传算法测试用例生成的核心算法,针对软件测试用例生成问题的特点对传统遗传算法的遗传算子进行了改进,实验获得了较好的效果。     

基于退火遗传算法的单元测试方法

为提高单元测试的效率,提出一种基于退火遗传算法的自动化单元测试方法。将遗传算子与进化代数进行关联,使其更快收敛于最优解。采用基于分支距离的方法构造适应值函数,根据代码转换功能,将判定结点处的代码转换为平行结构、将分支距离量化为[0, 1]之间的数。实验结果表明,该方法能以更短的时间获得更高的代码覆盖率。     

基于改进自适应遗传算法的智能组卷算法

传统的组卷算法具有组卷速度慢、成功率低和组卷质量不高等缺陷。为了解决该问题,提出一种基于正弦形式自适应遗传算子的改进遗传算法的组卷算法,理论分析和实验结果表明,与基本遗传算法和自适应遗传算法相比,改进的遗传算法更能满足组卷的实际需求,在全局搜索性能、收敛速度和组卷成功率较基本遗传算法和自适应遗传算法有显著提高,证明了改进算法的有效性和优越性。     

基于混沌和遗传算法的优化测试生成算法

基于组合电路测试生成的Hopfield神经网络模型,讨论分析了利用混沌神经网络的全局搜索能力进行测试生成的有效算法和基于遗传算法的自适应测试生成。基于混沌神经网络的算法利用混沌所表现出的遍历性与内随机性进行全局搜索;而遗传算法不同于传统的方法,它不需要故障传播、回退等过程,并具有并行计算的能力。计算机仿真结果表明了这两种测试生成算法的可行性与高效性。     

基于混沌和遗传算法的优化测试生成算法

基于组合电路测试生成的Hopfield神经网络模型,讨论分析了利用混沌神经网络的全局搜索能力进行测试生成的有效算法和基于遗传算法的自适应测试生成.基于混沌神经网络的算法利用混沌所表现出的遍历性与内随机性进行全局搜索;而遗传算法不同于传统的方法,它不需要故障传播、回退等过程,并具有并行计算的能力.计算机仿真结果表明了这两种测试生成算法的可行性与高效性.