一种基于混合覆盖矩阵的pairwise测试用例生成方法

测试用例集的生成是组合测试的一个关键问题,但是使用完全组合覆盖生成测试用例集是NP完全问题.对偶覆盖要求测试用例集至少覆盖输入参数的每一个取值对.该类方法在测试代价和效率方面进行了很好的折中,一直受到广泛关注.基于混合覆盖矩阵,提出了一种pairwise覆盖的测试用例生成方法.实例分析表明,该方法具有生成的测试用例较少、时间消耗小等特点.     

有参数约束的两两组合覆盖测试用例生成的研究

对组合覆盖测试用例生成的研究已不少见,但考虑有参数约束情况的并不多．针对有参数约束的两两组合覆盖测试用例生成的问题,提出了一种基于IPO策略的有参数约束的两两组合覆盖测试用例生成算法,并与经典的AETG方法作比较,实验表明该算法在某些待测软件系统上可以得到比AETG方法更小的测试集．另外,该算法的确定性组合的特性使其在实际应用中可以更有效地降低测试成本．     

能提高错误检测能力的回归测试用例集约简

软件测试过程中,测试用例集的规模可能会随着软件的维护和修改而飞速地增长,使得回归测试费用大幅度增加.为降低回归测试成本,需对回归测试用例集进行约简.现有的测试用例集约简方法不仅缩小了测试用例集的规模,同时也可能削弱了错误检测能力.本文提出了一种新的约简方法,该方法在约简回归测试用例集的时候综合考虑测试用例的测试覆盖度、测试运行代价和错误检测能力3个因素.通过仿真实验表明该方法在有效约简回归测试用例集的同时能保证约简后的测试用例集的错误检测能力.     

基于需求的测试覆盖

介绍了测试用例的生成方法、测试用例集优化算法和3种具体的测试需求约简策略TRR—Sub、TRR—Greedy和TRRLinear,从而帮助设计者如何设计出高效、实用的测试覆盖。     

一种基于粗糙集的决策算法挖掘方法

属性约简和属性值约简是利用粗糙集理论从决策表中挖掘决策规则的基础,挖掘决策规则是粗糙集理论的重要研究领域之一。本文根据属性的重要度和条件差别矩阵来进行条件属性约简,找出有效约简。同时定义了决策表的不一致度,并根据属性重要度来进行属性值约简,在保持决策表不一致度不增加的前提下挖掘出决策规则,该决策规则集满足独立性、覆盖全域性、可接受性和一致性,即决策规则集为决策算法,最后运用实例对该方法的有效性进行说明。     

融合正域及边界质量的实域属性约简方法

基于邻域关系提出一种综合考虑正域和边界数据的属性约简方法.该方法利用邻域关系对数据进行离散化处理,通过定义基于邻域的正域属性重要度、边界属性重要度和邻域综合属性重要度概念,设计一种新的启发式属性简约算法.该算法从空约简集出发,利用邻域属性重要度启发式搜索属性空间以扩展约简属性集,理论分析和实验表明该算法有效可行.     

基于OCL约束的多态性时序图测试用例生成方法

由于UML时序图不能够描述多态性,导致根据时序图生成的测试用例存在不足,无法测试多态性方法.提出了一种对多态性时序图的形式化及相应测试用例的生成方法.根据类约束和满意集规则确定类的多态性方法集CSPM(class sets of polymorphism methods),并将多态性时序图转换为多态扩展有向无环图PCOMDAG(polymorphism class object method acyclic graph).使用提出的测试覆盖准则及深度优先算法对PCOMDAG图进行遍历,自动生成多态性时序图的测试用例.通过实例验证方法的有效性,其结果表明,本方法能够生成基于OCL约束时序图的测试用例对多态性方法进行测试,提高时序图测试集的覆盖度.     

测试用例集约简方法综述

测试用例集约简的目的是对于给定的测试目标,使用尽可能少的测试用例完成测试,提高软件测试效率,降低软件测试成本;首先介绍了测试用例集约简问题的基本概念并对目前求解该问题的主要方法进行了总结,根据测试用例集的评价体系对各算法的性能和优劣进行了分析和比较;最后给出了测试用例集约简问题的下一步研究方向。     

面向测试用例生成的集合进化算法实现

基于集合进化优化方法,实现新的测试用例生成方法.实现的算法中,一个个体包含多个测试用例,一次运行该算法能够生成满足测试需求的测试用例集.实验结果表明,将实现的方法用于具体程序能够生成覆盖所有分支的测试用例集.     

基于矩阵重复度的组合测试方法及其试验分析

为了提高软件测试中组合测试的效率,进一步精简组合测试用例的数量,提出了基于矩阵重复度的最小组合测试用例生成算法.首先根据因素个数和每个因素取值个数生成输入矩阵,然后采用比较重复度的方法生成初步的解矩阵;接着验证生成的解矩阵是否能覆盖所有的因素组合,并将没有覆盖的因素组合记录下来;最后采用贪心算法的思想覆盖那些未被覆盖的因素组合,得到最终的解矩阵.解矩阵中的每一行即为一个有效测试用例.最后与常用的组合测试工具ACTS及PICT进行了对比试验,比较了低因素覆盖、高因素覆盖和各因素参数不同的3种情况.试验结果表明,所提出方法在保证因素组合全部覆盖的情况下生成的测试用例个数较少,优于ACTS和PICT,从而证实了该方法的可行性.     

一种基于RS和SVM的目标对象的性能分类方法

提出了一种基于粗糙集(RS)和支持向量机(SVM)的目标对象的性能分类方法,该方法将RS和SVM结合在一起对性能进行分类．在分类之前,首先利用RS对属性进行约简,将约简后的属性作为输入端输入到SVM中进行训练,再用训练好的SVM对测试集进行测试．测试结果表明,该方法分类的精度比较高,速度比较快．     

基于计算机虚拟化列车控制系统敏捷测试方法

传统的基于通信的列车运行控制(communication based train control,CBTC)系统测试受真实硬件设备环境的制约而存在瓶颈,针对该问题提出一种基于计算机虚拟化的CBTC系统测试方法.采用计算机虚拟技术模拟物理硬件设备环境,构建CBTC系统虚拟化测试平台.基于该测试平台,设计了一种自适应测试用例约简优排算法,可以在保证测试覆盖率的前提下,约简测试用例的数量,并通过优化测试用例的执行顺序,缩短系统的测试时间.该方法应用于深圳市地铁2号线CBTC系统测试,与传统测试方法进行了对比.实验表明,本测试方法可精简测试用例幅度约45%,测试时间缩短约33%,大幅提高了系统测试效率.     

一种新的缩减测试用例集的算法

提出了一种基于变异因子的蚁群算法用于测试用例集的缩减.该方法是在基本蚁群算法的基础上通过引入遗传算法的变异因子增加搜索的随机性、快速性和全局收敛性来克服早熟停滞的缺陷.实验结果表明,该方法有助于获得规模较小的测试用例集,能有效降低回归测试的成本.     

软件可靠性测试充分性的多准则判定及应用

在分析软件可靠性测试充分性特点的基础上,提出一种多准则充分性判定方法.依据运行剖面构造系统的使用模型,通过假设检验和贝叶斯推断确定测试用例数量,建立差异函数判断测试模型与使用模型的偏离,根据软件失效情况进行多轮次充分性判定,并使用贝叶斯方法积累测试信息,同时利用测试结果开展软件可靠性的评价与预测.实例分析表明,多准则充分性判定方法对可靠性测试用例集要求更加严格,使得根据该测试用例集的测试结果开展可靠性评价与预测更具可信性.     

基于遗传算法的面向多样性EFSM测试序列生成方法

为提高扩展有限状态机(EFSM)测试用例生成的效率及效果,提出了一种基于遗传算法的面向多样性EFSM测试用例集生成方法.在优化遗传算法个体编码和操作算子的基础上,引入EFSM测试序列集多样性度量,利用遗传算法,不断增加测试序列集中测试序列间的差异程度.同时在方法中增加测试序列可行性判别机制,以保证最终测试序列均为能产生测试数据的可执行序列.实验结果表明,与未考虑多样性的EFSM测试序列生成方法相比,面向多样性的方法不仅能够生成可执行并满足测试覆盖准则的测试序列集,而且有效减少了测试序列集生成的时间开销,同时缩小了所需最小测试用例集的规模.     

基于可辨识矩阵的动态属性约简算法

可辨识矩阵是粗集理论中可以标识决策属性和条件属性之间关系的矩阵。根据数据库的动态建立特性，提出了一种基于粗集理论中的可辨识矩阵的动态属性约简算法，利用数据的动态性和可辨识矩阵的特性对己有的属性约简进行修正，并通过实例证明了这种算法的有效性，该算法极大地节省了计算量，提高了算法的执行效率。     

基于最小集合覆盖求解方法的测试向量集约简

TetraMAX ATPG作为业界性能较优的自动测试向量生成工具，能够使用较短时间产生高故障覆盖率的测试向量集.本文通过对TetraMAX ATPG产生的初始测试向量集进行建模，提出了基于最小集合覆盖求解方法的最小完备测试集生成方法，利用这一算法可以在保证测试向量集故障覆盖率不变的基础上有效地缩减测试集规模，从而降低电路测试成本.实验结果表明该方法对于固定故障类型和静态电路故障类型均具有良好的约简效果.     

一种序决策信息系统中的快速属性约简算法

为了提高无核或少核序决策信息系统中现有属性约简算法的执行效率,本文以知识粒度表征的属性重要度为启发信息并结合前向属性约简方法提出了一种新的属性约简算法。首先,介绍优势粗糙集方法的相关基础知识,并将经典粗糙集中基于知识粒度的属性约简算法引入优势粗糙集方法中,得到可处理序决策信息系统的属性约简算法;然后,通过分析序决策信息系统中知识粒在属性数目变化条件下的粗化与细化过程,得出相对冗余属性的判断定理,由此结合前向属性约简方法设计了快速属性约简算法;最后分析比较了2种算法的时间复杂度并选取了6个不同的UCI数据集进行算法性能的测试,测试结果表明,本文提出的算法比现有的属性约简算法高效。     

覆盖变化结点的辅助回归测试工具

回归测试用例设计是回归测试中一项重要的内容，本文从应用的角度出发，在商用软件测试工具产生的程序流程图基础上，提出了覆盖变化结点的所有路径算法，并开发了相应的工具软件。应用实践表明，该工具软件能够有效地辅助回归测试用例设计工作。     

划分测试中测试用例最优分配问题研究

研究了划分测试中每个子域错误率已知，测试资源受约束时，测试用例如何合理分配的优化问题．主要考虑了两类测试用例分配问题：测试资源受约束的测试用例分配及测试资源受约束且各个子域的可靠性要达到一定要求时测试用例的分配，证明了带约束的测试用例最优分配问题是一个NPC问题．给出了动态规划求解方法，从理论上证明了该方法是最优的，并通过随机模拟将该方法与其它常见的测试用例分配策略进行分析比较，用实验数据验证了该办法能合理利用有限测试资源，有效地提高缺陷检测能力．