基于弱变异准则的测试用例约简方法

针对为数较多的测试用例增加了回归测试成本的问题,提出一种基于弱变异准则的测试用例约简方法。首先,基于弱变异准则获得测试用例和变异分支关系矩阵;然后,重复约简4种无效测试需求和子集测试用例;最后,结合人工鱼群算法选择当前最优测试用例,并且交替执行简化和测试用例选择操作直至覆盖所有测试需求。该方法针对6个经典程序与贪心算法和HGS算法相比,基于弱变异准则并且不改变或稍微改变变异评分的条件下,约简率分别提高了73. 4%和8. 2%,且耗时分别降低了25. 3%和56. 1%。实验结果表明,所提方法在回归测试中可有效约简测试用例,降低测试代价。     

基于关联模式的回归测试用例约简模型

针对回归测试过程中测试需求不断变更造成的测试用例数量大、测试效率低等问题,提出一种基于关联模式的回归测试用例约简模型。该模型对模块、测试需求及测试用例三者间的关联性进行纵向分析,对测试需求间的关联关系进行横向分析并约简测试需求,进而生成并约简测试用例,实现对修改后的软件进行有效的回归测试。     

基于矩阵行列变换的测试用例约简算法

针对测试用例约简问题,定义了一种不会改变测试需求与测试用例覆盖关系的布尔运算。应用此运算,辅以不同的测试需求、用例集优先策略,经矩阵的列变换得到精简的测试需求集,然后使用行变换对测试用例集进行约简。该方法不受测试用例输入顺序的影响。实验表明,与一些常用的约简算法相比,提出的算法在有序树生成程序测试用例约简的几个实例上都能得到较优的用例集。     

测试用例集的约简方法研究

蚁群算法是一种群体智能算法,能有效解决复杂的组合优化问题.在测试用例约简的问题上,该算法能在速度和精确度上寻求到一个平衡点.与传统的最小化算法不同,这个算法不仅考虑了每个测试用例覆盖度,还考虑了用例的运行代价,实验给出了这个算法与经典算法的比较结果,结论表明,此算法能快速有效缩减测试用例集的数量并降低测试运行代价,以提...     

一种有效的约简测试用例的方法

软件测试是软件开发过程中的一个重要组成部分,是贯穿整个软件开发生命周期、对软件产品(包括阶段性产品)进行验证和确认的活动过程;测试用例的质量和数量将直接决定软件测试的科学性和有效性,测试用例约简算法是在满足测试需求的前提下生成较少的测试用例;文章先对测试需求做了初步简化,然后在剩下的测试需求基础上进行划分,从而得到约简后的测试用例集;结果表明,对于有较多测试需求的系统,此方法有助于快速有效地生成规模较小的测试用例。     

基于程序变异的程序谱错误定位方法

针对基于程序谱错误定位方法完全依赖于测试用例的语句覆盖信息导致错误定位效率低下的问题,提出了一种基于变异测试技术的程序谱错误定位方法。在原有语句怀疑度计算方法的基础上,增加了程序变异后执行结果与原程序执行结果不同的测试用例变化情况的分析。此外,为解决程序变异后产生的变异体数量巨大而导致执行代价过大的问题,提出了根据变异位置约简变异体的策略。实验结果表明,与几种基于程序谱的程序错误定位方法相比,该方法的错误定位代价最低,能有效提高错误定位的效率。     

基于SOM神经网络的二阶变异体约简方法

二阶变异测试通过向源程序中人工注入两个缺陷来模拟程序实际的复杂缺陷,在软件测试中具有重要意义.但由一阶变异体组合形成二阶变异体后数量会急剧增长,极大地增加了程序的执行开销.为了减少二阶变异体数量,降低程序的执行开销,提出一种基于SOM神经网络的二阶变异体约简方法.该方法首先采用较为全面的二阶变异体错误组合策略,对一阶变异体组合形成二阶变异体;然后,根据二阶变异体执行过程中的中间值相似性,进行基于SOM神经网络的变异体聚类.使用经典的基准程序和开源程序进行了方法的验证,实验结果表明,一方面,使用错误覆盖更为全面的组合策略能够充分模拟程序的复杂缺陷,聚类约简后,二阶变异体的个数在极大减少的同时,二阶变异充分度和一阶变异充分度更加接近,但是因为执行的二阶变异体数目明显降低,从而使得运行聚类后的二阶变异体时间开销明显比执行全部二阶变异体降低;另一方面,实验过程发现了有利于增加测试组件的隐藏二阶变异体.     

基于模型检测技术的变异测试用例生成方法

为了进行基于模型的软件测试变异分析,文中提出了一种基于模型检测的变异测试用例生成方法。基于模型检测工具UPPAAL的形式化分析与测试框架,首先用符合规范的时间自动机模型描述被测系统;然后基于时间自动机模型的基本结构和语法,对系统模型进行一组变异操作,并模拟实现时可能出现的一些错误;对变异后的模型分别使用UPPAAL Yggdrasil工具,生成一组能覆盖变异区域的测试用例;在系统变异模型上执行生成的测试用例,根据测试执行结果(是否能“杀死”变异体)筛选出一组有效的测试用例。通过实例验证,所提方案生成的测试用例是有效的,且测试用例集变异分数优于现有的基于状态机复制的变异测试用例自动生成方法和基于模型中变换覆盖的变异测试用例生成方法。     

基于历史数据和多目标优化的测试用例排序方法

针对如何提高测试用例序列的揭错效率和回归测试效益问题,提出一种基于历史数据和多目标优化的测试用例排序方法。首先,根据测试用例的文本主题相似性和代码覆盖相似性对测试用例集进行聚类,并根据历史执行信息对测试用例间的执行失败关系进行关联规则挖掘,从而为后续过程做准备;然后,利用多目标优化算法对每个类簇内的测试用例进行排序,在此之后生成最终排序序列,使相似的测试用例分隔开;最后,利用测试用例间的关联规则,动态调整测试用例执行次序,从而使可能失败的测试用例优先执行,以进一步提高缺陷检测效率。与随机排序方法、基于聚类的排序方法、基于主题模型的排序方法、基于关联规则和多目标优化的排序方法相比,所提方法的平均故障检测率（APFD）平均值分别提高了12.59%、5.98%、3.01%和2.95%,基于成本的平均故障检测率（APFDc）平均值分别提高了17.17%、5.04%、5.08%和8.21%。实验结果表明,所提方法能有效提高回归测试效益。     

变异测试:原理、优化和应用

变异测试是一种基于缺陷的软件测试技术,在近四十年得到国内外学者的广泛关注,并取得了一些研究成果。对已有的研究工作进行总结,将其分为变异测试原理、优化和应用三个模块。其中在变异测试原理模块中,给出变异测试的基本假设,对变异测试分析流程进行介绍,并对其中的重要概念依次给出定义,从静态检测和动态检测两个角度对等价变异体检测技术进行总结。在变异测试优化模块中,从变异体选择优化和变异体执行优化两个角度对已有研究工作进行总结。在变异测试应用模块中,选择了测试用例集充分性评估、测试用例生成和回归测试三个应用领域,对研究工作进行分类总结。最后对变异测试的未来研究方向进行了展望。     

基于I/O的黑盒测试用例集约简技术改进

利用I/O关系对测试用例集进行约简和优化的思想,首先对I/O关系自身进行约简,然后进行关联性分析,划分成若干个彼此独立的相关组; 接着对各相关组分别进行处理：仅对每个输出涉及到的输入变量进行组合覆盖,进而利用组内元素的关联性通过公共元素进行水平拼接; 最后再把各个相关组的结果进行水平拼接。结果表明改进后的方法可以产生数量最少的用例集。     

基于用户会话的Web测试集简化方法

随着用户会话的增多,基于用户会话的Web测试方法的测试集会越来越庞大,为了解决测试开销受到挑战的问题,使用概念分析方法对测试用例分簇,构建层次概念网络,结合贪心算法,提出了3种Web应用程序测试集的简化方法,扩展了测试集的动态简化,并且提出了移除过时用户会话的测试集动态简化方法.最后,实验结果表明了该方法在语句覆盖和故障检测方面的有效性.     

回归测试中测试用例集优化方法的研究

回归测试是软件演化过程中频繁进行的且开销巨大的一项任务,测试用例集的优化程度直接影响着测试的成本和效率。针对回归测试过程的特点,提出一种对测试用例集优化的新方法,即通过对测试用例集进行必要的消除冗余和调整排序,完成了对初始测试用例集的精简以及执行顺序的确定过程,使得有限的测试资源得到科学合理的分配。实验结果表明,相对于以往的测试用例集优化方法,新方法的效率和资源分配的合理性均有了显著的提高。     

等价变异体的弱变异分析方法

变异测试通过执行变异体评价给定测试用例集的质量。然而,一定比例的等价变异体,不仅增加变异测试成本,也影响测试用例评价结果的准确性。鉴于此,提出基于弱变异分析的方法,以有效检测等价变异体。所提方法将变异前后语句组合为条件语句,以反映杀死变异体的必要性条件,并构造变异分支;将所有变异分支集成到原程序中;通过分析变异分支的可满足性,判定等价变异体。将所提方法用于6个程序的实验,结果表明,所提方法能够有效检测等价变异体。     

Analysing the effectiveness of rule-coverage as a reduction criterion for test suites of grammar-based software

The term grammar-based software describes software whose input can be specified by a context-free grammar. This grammar may occur explicitly in the software, in the form of an input specification to a parser generator, or implicitly, in the form of a hand-written parser. Grammar-based software includes not only programming language compilers, but also tools for program analysis, reverse engineering, software metrics and documentation generation. Hence, ensuring their completeness and correctness is a vital prerequisite for their use. In this paper we propose a strategy for the construction of test suites for grammar based software, and illustrate this strategy using the ISO C^+ + grammar. We use the concept of grammar-rule coverage as a pivot for the reduction of an implementation-based test suite, and demonstrate a significant decrease in the size of this suite. The effectiveness of this reduced test suite is compared to the original test suite with respect to code coverage and more importantly, fault detection. This work greatly expands upon previous work in this area and utilises large scale mutation testing to compare the effectiveness of grammar-rule coverage to that of statement coverage as a reduction criterion for test suites of grammar-based software. This work finds that when grammar rule coverage is used as the sole criterion for reducing test suites of grammar based software, the fault detection capability of that reduced test suite is greatly diminished when compared to other coverage criteria such as statement coverage.

一种新的程序变体测试方法

在对程序分片技术研究的基础上,提出一种新的片变体测试方法。通过实例说明,该方法能更有效地提高变体测试的准确性及测试效率。