首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
相似文献
 共查询到20条相似文献,搜索用时 15 毫秒
1.
基于成对测试的GUI测试用例生成方案及实现   总被引:2,自引:0,他引:2  
在软件开发过程中软件测试的成本很高.其中,测试用例是软件测试的主要组成部分,因此产生合适有效的测试用例是减少软件测试成本的一个主要手段.文章对一个基于成对测试GUI测试用例生成方案及实现展开研究;给出了GUI对象描述、GUI测试用例生成、自动执行以及结果比较的过程;以项目CQMIS为例,使用自动化测试工具QTP,依据所提出的方案实施测试用例生成,效果良好.  相似文献   

2.
软件测试用例的复用使其减少软件测试过程中重复性劳动成为可能。对于软件测试工程师而言,测试用例的有效复用必将有力地推进测试进程。软件测试工程师对测试用例库的充分利用,可以减少包括分析、设计、编码、验证等大量重复性劳动,最终提高软件测试效率和软件质量。  相似文献   

3.
李路军  谢彦峰 《太原科技》2010,192(1):83-85
测试用例的生成方法是软件测试技术研究的核心内容,利用蒙特卡罗方法自动产生随机数并将其映射到测试用例的输入域上。可以提高软件测试的准确性和正确率、缩短软件测试的周期。  相似文献   

4.
单元测试是软件测试流程中的重要阶段。测试用例的设计是软件测试的重要环节。本文详细地论述了单元测试用例设计的方法,为测试用例的设计提供了一个思路。  相似文献   

5.
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。  相似文献   

6.
在软件测试中,为了更有效地生成测试用例,提出了一种改进的乌鸦搜索算法应用于软件测试中生成不同的测试用例。该算法采用柯西变异算子来自动生成具有较高变异的测试数据集,利用相对误差作为适应度函数来选择较好的测试用例。柯西变异算子的引入可以防止算法陷入局部最优,进而增强了算法搜索的效率。实验结果表明,与其他启发式算法相比,该算法在测试用例变异方面具有更好的性能。  相似文献   

7.
贺君鹏 《科技信息》2011,(9):I0081-I0081,I0128
在软件开发项目中,测试用例的设计起着至关重要的作用,它是软件测试全过程的核心,也是测试执行环节的基本依据.本文从测试用例的重要性,测试用例设计的基本原则及对测试用例认识的误区等方面对测试用例的设计进行了简要的阐述。  相似文献   

8.
基于UML的面向对象软件测试框架   总被引:4,自引:0,他引:4  
统一建模语言(UML)是一组面向对象分析和设计的形式化表达语言,基于UML,统一软件开发过程(USDP)提出了软件开发的过程方法。目前,基于UML的软件测试研究中,很少有研究将开发过程和测试过程结合的系统研究。笔者提出了一个基于UML的面向对象软件测试框架,该框架有效地结合了UML和统一软件开发过程。所提出的测试框架将软件测试分为系统测试、类族测试和类测试,其中,系统测试根据use-case和系统序列图生成测试用例,类族测试根据集成的状态图生成测试用例,类测试根据类的状态图生成测试用例。介绍了UML与软件测试的层次关系,并讨论了各类测试用例的生成方法。  相似文献   

9.
基于控制流程的软件测试用例自动生成方法研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
软件测试中最重要的就是设计和生成有效的测试用例,通过测试用例的自动生成可以大大提高设计和生成测试用例的效率.首先提供了一种从流程图自动生成测试用例的方法,然后介绍了从流程图生成交互有限状态自动机的算法以及从交互有限状态自动机生成测试用例的算法.最后,介绍了相关支持工具ATCG.  相似文献   

10.
为了缩短软件测试周期,测试用例的生成是关键.在利用随机数生成测试用例技术中,提出了基于无理数产生随机数的关键算法和生成优化测试用例的方法.通过实例证明,该方法在产生均匀、独立的随机数方面是有效的.  相似文献   

11.
以人工智能中智能规划方法为基础,对军用软件测试用例自动生成技术进行了研究。现有的许多规划器都不能避免组合爆炸问题的发生,而这一问题又是导致规划失败的一个重要问题,针对这一现象,以IPP规划器为例,提出目标分解法对规划器所需事实文件进行划分,并对IPP规划器应用多事实文件处理算法进行扩展,扩展后的MF-IPP规划器能够处理多个事实文档,有效避免了组合爆炸问题的发生。将该方法应用到军用主控软件GUI(Graphical User Interface)测试用例自动生成中,主要思想是首先利用规划器生成初始测试用例,其次提出解扩展的方法来完善测试用例的生成。针对测试用例生成问题进行了比对分析,结果显示,MF-IPP可以很好地防止组合爆炸问题的发生。所生成的测试用例生成时间短、覆盖率高,不仅能够很好地辅助软件测试人员进行测试用例的编写,还能应用于自动化软件测试。  相似文献   

12.
软件测试可以检验开发工作的成果是否符合要求,是保证软件质量的重要手段。主要讨论了对山西省交通征稽管理系统3.5版进行软件测试中使用的测试方法和测试用例的选取问题。测试过程中。对测试用例的选取采用了黑盒测试方法中的等价分类法和边界值分类法,对输入的数据依据交通征稽政策计算出预期结果,并对测试步骤进行了精心设计,取得了较好的效果。  相似文献   

13.
采用自动化测试技术是节省软件测试开销、提高软件测试工作效率的重要手段,测试用例设计、测试脚本编写是自动化测试技术的关键。本文介绍的数据输入测试用例自动生成方法,基于数据输入界面有XML描述的校验规则,根据校验规则自动生成大量测试用例数据,并可根据实际需要对测试用例数据的数量、覆盖范围进行控制。.本文还介绍了自动生成测试用例数据的工具软件,及所生成的测试用例在自动化测试工具中的运用方法,从而解决了大量测试数据准备、测试覆盖率、测试执行的相关问题,使用本文介绍的方法,将能在数据输入测试时大大节省测试成本,提高测试精度。  相似文献   

14.
汪璟 《甘肃科技》2013,29(11):23-24,66
软件测试的目的是最大限度地找到软件本身存在的问题,进而剔除软件产品的缺陷,使软件产品的质量得以提升。在实际测试中,很多都是凭借经验对可能出现软件错误的因素组合选用不同的测试用例进行了软件测试。选用什么样的测试用例,不同的人因为经验不同而导致软件出现了不同的有效性。因此,寻求一种解决软件测试有效性问题的方法就显得尤为重要。  相似文献   

15.
软件测试在软件工程管理中所占比重越来越大,测试用例的设计是整个测试过程的基础.结合工作实践详细介绍了黑盒测试用例的设计方法,并举例说明了如何应用黑盒测试技术.  相似文献   

16.
单目标测试用例优先级排序具有片面性的缺点,为解决问题出现了多目标测试用例优先级排序;多目标测试用例优先级排序是根据多个优化目标给出测试用例的执行次序,从而提高软件测试效率,并降低回归测试开销;在介绍多目标测试用例优先级排序基本概念的基础上,总结了目前求解问题的主要方法,指出其存在的问题,给出了多目标测试用例优先级排序问题的未来研究方向。  相似文献   

17.
为了缩短软件测试周期,测试用例的生成是关键.基于马尔可夫链模型,提出了一种测试用例优化技术,该理论采用适应度比例的概率方法进行优化.通过例子证明,该方法在产生均匀、优化的测试用例方面是有效的.  相似文献   

18.
在分析了手机软件测试的分类及特点之后,针对手机软件测试中测试用例数据大且不易实现自动化的问题,阐述了使用遗传算法生成数值型软件测试数据的思想;利用遗传算法的自动搜索最优解的特点,解决软件测试中白盒测试的路径覆盖测试数据自动生成问题;进一步分析遗传算法的不足,阐述了将粒子群算法和蚁群算法结合到遗传算法中以解决局部搜索和快速寻找精确解的思想。  相似文献   

19.
针对目前面向对象软件的测试方法较少且效率不高的问题,提出将基于ART(adaptive ran-dom testing)思想的限制性随机测试RRT(restricted random testing)应用到面向对象程序中的方法.分析了面向对象软件测试用例的结构,提出了测试用例包含动态部分和静态部分.确定测试用例之间的距离为动态部分和静态部分的距离和,并分别给出了这2个距离的计算公式.设计了基于RRT的测试原型系统,该原型系统主要的功能模块有类图录入模块、测试用例距离度量模块、基于RRT测试用例生成模块、结果分析模块.通过试验对比了文中方法与随机测试方法.结果表明,文中提出面向对象的RRT方法在发现第1个程序错误的测试中比随机测试方法减少了约50%的测试用例数量,且在发现测试用例的质量上也几乎与随机测试相同.文中提出的测试用例度量机制能够有效地对面向对象软件中的测试用例进行区分,基于RRT的测试原型系统也能自动化地生成测试用例并自动测试从而大大提高了面向对象软件测试的效率.  相似文献   

20.
基于可视化编程环境的软件测试   总被引:6,自引:1,他引:6  
结合传统软件测试与面向对象软件测试的方法和技术,针对现代管理信息系统软件的新特性,讨论基于可视化编程环境的软件测试模型,同时提出了窗口控件交互执行因果图(Control Interaction Cause-Effect Graph)及其测试覆盖准则,并进一步阐述了其测试用例生成策略。  相似文献   

设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号