基于分支限界搜索框架的测试用例自动生成

作为软件测试领域的一个基本问题和热点问题,面向路径的测试用例自动生成有着特殊的重要意义.面向路径的测试用例生成本质上是一个约束满足问题,并通过搜索算法求解.着眼于提升搜索算法的效率,本文提出了一种新的智能算法,将分支限界和爬山法进行了有机的整合,分支限界作为全局搜索算法,而爬山法作为局部搜索算法,发挥各自的优势来对测试用例的解空间进行搜索.     

有限状态机的行为阶段聚类及其对测试的应用

提出了有限状态机的行为阶段和行为阶段聚类的新概念, 它是介于有限状态机的行为级描述和低层描述(状态表或状态图)之间的一种新的抽象级别. 给定一个有限状态机的低层描述, 可以对它的状态按某种规则进行聚类来简化对有限状态机的分析. 给定一个有限状态机的行为描述, 可以直接从中提取行为阶段, 并通过对行为阶段进行聚类来分析它的功能. 详细阐述了对状态或者行为阶段进行聚类的理论和方法. 行为阶段聚类描述可以应用于对有限状态机的功能分析、验证和测试中. 作为行为阶段聚类描述的一种应用, 建立了一种用于测试产生的新的故障模型——行为阶段转换故障模型, 并利用对行为阶段的聚类来加速基于此故障模型的测试产生, 实现了一个寄存器传输级的自动测试产生系统ATCLUB. 实验结果表明, ATCLUB与其他测试产生系统相比有很高的效率, 并且能够产生相当短的测试序列, 以达到对电路门级固定型故障的较高的覆盖率.     

基于流形鸽群优化的智能合约重入性漏洞检测方法研究

重入性漏洞在智能合约中普遍存在,可能造成巨大的经济损失.现有的基于符号执行的静态分析工具通过预设的规则判断漏洞是否存在,然而预设规则不全面可能会导致重入性漏洞的误报.为了避免误报,本研究尝试从软件测试用例生成的动态分析角度解决这一难题.本文将该应用场景抽象为存在重入性循环路径的路径覆盖测试用例自动生成问题,通过生成并执行覆盖重入性循环路径的测试用例来检测重入性漏洞.以鸽群算法为代表的群体智能算法是求解测试用例生成这类黑盒优化问题的常用方法.鸽群算法在整个决策空间内围绕种群最优解邻域搜索,然而,问题的最优解可能并不在该邻域内,导致路径覆盖率较低.为了提升鸽群算法的路径覆盖率,本文将利用流形启发式算子改进鸽群算法,使其分配更多的算力搜索与优化目标相关的子空间,从而提升鸽群算法求解效率,覆盖重入性循环路径.实验结果显示,改进后的流形鸽群算法能够更加高效地生成覆盖重入性循环路径的测试用例,检测出被测合约的重入性漏洞.与Oyente, Securify和Smartcheck这三个智能合约测试工具相比,本文提出的方法能够有效避免重入性漏洞的误报,在实验的8个被测试智能合约中重入性漏洞识别准确率分别...     

一种基于TTCN-3的协议测试系统及其扩展研究

用户要求下一代互联网是一个更大、更安全、更快、更及时、更方便、更可管理的网络．为下一代互联网服务的协议测试技术需要适应这些测试需求．文中重点研究了协议测试中的测试集描述法和测试实现技术．选取了TTCN-3作为测试集描述法,并针对协议鲁棒性测试需求进行了语法和语义扩展．开发了基于TTCN-3的协议集成测试系统PITSv3,并对其进行了鲁棒性测试扩展实现．最后通过两个实际的测试应用,体现出PITSv3是一个具有通用性、标准性、可扩展性特点的分布式测试平台．     

一种形式化的实时协议互操作性测试方法

协议互操作性测试是一种保证网络通信协议实现质量的重要技术．下一代互联网协议需要提供对实时应用的有效支持，然而已有互操作性测试相关研究中并没有考虑协议中的时间约束，现有互操作性测试技术很难应用于实时协议互操作性测试中．文中提出了一种形式化的实时协议互操作性测试方法．首先提出了一个用于描述实时协议互操作性测试被测系统的形式化模型CMpTIOA（通信多端口时间输入输出自动机），基于该模型定义了时间互操作性关系；然后提出一种以时间互操作性关系为指导的测试生成方法，根据被测系统模型生成参数化测试行为树，在该方法中还集成了可执行性预判决机制，在一定程度上缓解了状态空间爆炸问题；最后将提出的理论和方法应用于IPv6邻居发现协议的互操作性测试中，验证了该方法的可行性．     

基于模拟有限差分的嵌入式离散裂缝数学模型

嵌入式离散裂缝模型划分网格时不需要考虑油藏内的裂缝形态,只需对基岩系统进行简单的网格剖分,可以大大降低网格划分的复杂度,从而能够提高计算效率.并且该模型可以将现有成熟的油藏数值模拟技术和离散裂缝网络模型有机地结合起来,能精细地模拟流体在裂缝性油藏中的流动.本文模型求解采用模拟有限差分方法,该方法基于单个网格的节点和面信息构造数值计算格式,理论上适用于任何复杂网格系统,且具有良好的局部守恒性,将其推广到嵌入式离散裂缝模型后,克服了该模型基于有限差分方法求解时不能有效处理全张量形式的渗透率以及不适用于复杂边界形状裂缝性油藏的局限性.最后通过实际算例验证了本文方法的正确性和优越性.     

一种生成渐进动画网格模型的改进算法

在计算机图形学中,动画网格模型被广泛地用来表示时变数据,而模型的渐进网格表示方法经常可以用来加快处理、传输和存储速度.文中提出一种生成渐进动画网格模型的高效方法.该方法使用一种改进的基于曲率的二次误差测量准则来计算边折叠代价,可以有效地保持曲面上更多的局部特征.同时,定义了原始动画序列的变形程度权值,并将其加入到累加的边折叠代价中,这样动画模型中的动作变形特征就得到了有效的保持.最后,对动画序列提出了一种优化算法,可以有效地减少动画输出的视觉跳变,提高相邻帧的时间一致性.实验结果证明,本方法高效、易于实现,并且可以在任意细节层次上生成高质量的渐进动画网格模型.     

一种基于同步动力学模型的层次聚类方法

本文基于建模同步动力学行为的Kuramoto模型提出了一种新的有效层次聚类方法.本文提出的方法基于局部邻域的概念,能够实现稳定的局部同步聚类.通过不断扩大对象同步的邻域半径,所提出的方法能够实现层次化的同步聚类.此外,提出对象邻域闭包的概念,在对象间到达完全同步之前就能预测出聚类的形成,从而减少对象动态交互的时间.本文的方法不依赖于任何数据分布假设,无需任何手工参数设置,可以检测出任意数量、形状和大小的聚类.由于同步过程能够有效地规避离群点,该方法有较强的噪声数据抑制能力.在大量真实数据集和人工合成数据集上的实验结果表明本文的方法聚类准确率高,且运行时间较同类基准算法显著缩短.     

一种基于能量的自适应正交FRIT及其在图像去噪中的应用

研究线奇异特征的高效表示．揭示了“环绕”现象和FRAT系数分布特性的关系，进而在考察按列FRAT重构过程相关特性的基础上，提出一种基于能量的自适应正交有限脊波变换（energy-based adaptiveFRIT，EFRIT）．非线性近似的实验表明该方案相对既有的FRIT及DWT具有更好的能量集中特性，并有效地降低了“环绕”现象的影响．我们进一步对正交FRIT Gauss去噪问题建模，提出了一种基于EFRIT的按列改进闽值．实验结果表明，采用改进阈值EFRIT的重构图像有更高的信噪比改善，视觉效果也更好．     

QD-RRT:基于Q距离函数和快速扩展随机树的机械臂运动规划方法

在传统运动规划算法快速扩展随机树(rapidly-exploring random trees, RRT)的基础上,引入了目标偏置策略和一种基于Q距离(Q-distance, QD)函数的避障方法.在随机树生成过程中,首先通过目标偏置策略引导随机树以一定概率朝目标点生长.若机械臂在新生成的路径节点所表示的位形处与环境障碍物发生碰撞,则使用Q距离函数快速高效地计算二者的嵌入距离,并利用Q距离函数的可微性,计算碰撞点的Q距离函数关于机械臂各个关节角度的梯度,对原有的路径点进行修正.这减少了RRT算法在路径扩展过程中的盲目性、随机性.使用MATLAB与CoppeliaSim机器人仿真软件对该算法进行仿真实验验证, QD-RRT算法与传统RRT算法相比,收敛速度更快,生成的路径质量更优.当环境空间障碍物较复杂或路径需要穿过狭长通道时,该算法优势更加明显.同时,该算法也可应用于RRT的某些改进算法中,例如RRT*.本文也将RRT*与QD-RRT*做出了比较.