一种似然蜕变关系动态发现工具设计

蜕变测试技术认为,测试中成功的测试用例可为构造蜕变关系提供有价值的信息,而似然蜕变关系的动态发现方法是根据已经成功运行的测试数据来发现蜕变关系的启发信息,基于一种似然蜕变关系发现算法的基本框架,进一步具体设计和实现算法,且开发相应的工具,实验表明该算法的可行性及工具的实用性.     

一种基于梯度下降算法的蜕变关系生成方法

针对当前蜕变关系构造多数依赖测试人员测试程序时所在领域知识, 存在局限性和高成本的问题, 提出一种新的蜕变关系生成方法. 该方法将蜕变关系的构建与梯度下降算法相结合, 通过分析大量测试用例及其输出之间的数值关系生成对应的蜕变关系. 对比实验结果表明, 该方法可有效降低测试人员对相关领域知识的依赖性.     

一种基于梯度下降算法的蜕变关系生成方法

针对当前蜕变关系构造多数依赖测试人员测试程序时所在领域知识, 存在局限性和高成本的问题, 提出一种新的蜕变关系生成方法. 该方法将蜕变关系的构建与梯度下降算法相结合, 通过分析大量测试用例及其输出之间的数值关系生成对应的蜕变关系. 对比实验结果表明, 该方法可有效降低测试人员对相关领域知识的依赖性.     

空间分析程序的蜕变测试框架

本文针对GIS空间分析程序特点,提出了一套由原始测试用例生成、蜕变关系构造、测试结果判定和测试充分性判定等组成的集成化的适用于空间分析程序的蜕变测试框架,并且给出了每个组成部分的实现方法,具有很好的实践意义。     

并行化智能模糊测试

针对目前智能模糊测试技术中整体测试所需时间较长以及生成单个测试用例漏洞触发能力较弱的问题,该文提出了一种可用于并行化环境中的路径取反算法和一种加入随机数据的复合测试用例生成方式。该路径取反算法给每个测试用例赋予一个边界变量,利用该变量限定每个测试用例可进行取反操作的范围,同时在该范围中对多个条件进行取反。该复合测试用例生成方式借助传统模糊测试技术生成随机的漏洞触发数据,将该随机数据与混合符号执行生成用例相结合,从而生成复合化的测试用例。同时该文设计并实现了一个并行化智能模糊测试系统———谛听,并利用该系统对3个应用软件进行了测试,共生成测试用例203 602个,触发软件漏洞2个,其中一个为首次被发现的零日(0-Day)漏洞。理论分析与实验表明:该路径取反算法可有效应用于并行环境中,从而缩短整个测试所需时间并生成较多测试用例;同时该复合测试用例生成方式可有效提升测试用例漏洞触发能力。     

一种基于RRT技术的面向对象软件测试方法

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.     

软件集成测试中的一种用例生成方法

针对面向对象语言的多态、动态绑定等特性增加了面向对象软件集成测试难度的问题,提出了一种测试用例的生成方法.首先借鉴正交矩阵测试策略的思想,采用自定义正交矩阵生成算法生成一个二维正交矩阵,再使用鲁棒性测试方法优化生成正交矩阵,最后采用自定义测试用例生成算法为面向对象软件的集成测试生成测试用例集,并将测试用例集用XML文档保存,以备下一步测试用例复用.经验证表明,使用正交矩阵能提高错误检测能力,用其生成的测试用例比较少且方法简单、易于实现.     

一种基于需求规约的谓词测试用例生成方法

软件失效多数由其包含的谓词引发.本文针对特定的故障模型,提出一种基于需求规约的谓词测试用例生成方法.该方法从需求规约中提取出因果图,再将因果图转换为谓词,再由BRO算法生成测试约束集,最后将生成测试用例集.实例分析表明,方法能有效生成测试用例集,并满足相应的测试谓词准则.     

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UML活动图的测试用例生成

本文首先给出了形式化的UML活动图生成测试场景的覆盖准则,然后依据覆盖准则提出UML活动图转化测试场景的算法(ATOS)将活动图转化为测试场景,最后使用算法(STOT)将测试场景转化为测试用例,有效地解决了UML活动图到测试用例的自动生成,减少了编写测试用例的时间。     

基于覆盖率的面向对象软件自适应随机测试方法

针对现有面向对象软件(OOS)自适应随机测试中挑选测试用例的有效性及错误检测率不高的问题,提出了基于覆盖率的面向对象软件自适应随机测试方法.新方法在生成候选测试用例集时考虑了代码覆盖率信息,将语句覆盖率同测试用例差异性信息综合考虑来挑选将执行的测试用例,从而提高错误检测率.给出了覆盖率动态排序监测技术整体框架、预处理模块、程序插桩模块及排序模块;叙述了DTCGOOS-Cov算法.采用ID3Manage,RabbitAndFox,SATM,SchoolManagement,WaveletLibrary以及WindShieldWiper这6个被测类库,将新方法与传统自适应随机测试方法和纯随机测试方法进行了对比试验.结果表明:基于覆盖率的OOS自适应随机测试方法在F_m和E_m这2项指标上要优于其他2种方法.     

业务流程建模与测试方法研究

针对复杂业务流程设计测试效率低、自动化程度不高、测试用例正确性难以保证的问题,在研究接口自动机模型的基础上,提出了一种基于模型的业务流程测试方法。该方法首先采用扩展带约束的接口自动机对业务流程设计进行形式化描述,并给出了从业务流程设计模型到带约束的接口自动机模型的转换算法;然后基于模型完成了对业务流程设计与需求的一致性验证,将验证后的接口自动机模型作为业务流程的测试模型,通过其特有的"乐观方法"和博弈思想实现了流程间的嵌套调用组合;最后定义了业务流程的测试覆盖准则,并在满足活动约束条件组合覆盖准则的前提下,设计了相应的测试用例生成算法。实例分析表明:该方法能够简化测试过程,可用于业务流程设计的测试用例自动化生成,有效保证了测试用例的正确性,提高了测试效率。     

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.     

基于程序规则说明的自动测试用例生成

自动测试过程中,在特定测试标准下生成的测试用例的质量优劣,将极大地影响测试的性能和结果.作者结合基于程序规则说明的两种测试方法———随机测试技术和决策表技术,利用决策表形成完备的测试标准,保证随机生成的测试用例的充分性,完成测试用例的自动生成过程.研究内容分为如下4个部分:(1)基于软件规则说明的自动测试技术分析;(2)对程序规则说明生成决策表方法的测试标准;(3)结合随机测试数据生成和决策表技术对自动生成测试用例进行分析,比随机生成测试用例方法有更好的效果.     

基于快速应用开发的功能点增量迭代模型

针对快速应用开发模型、增量模型和敏捷软件开发方法等普遍存在的因控制不当而蜕变为边做边改模型等问题,一种使用敏捷软件开发方法的基于快速应用开发的功能点增量迭代模型正式提出.它通过切分流程、生成增量序列、使用项目进度池和缺陷(bug)状态池等手段,重新构筑了功能点的迭代过程.项目进度池负责跟踪软件系统开发的进度,bug状态池则负责装载用于后期质量评估的代码bug反馈,从而提升软件项目的开发效率.最后,通过实例应用表明功能点增量迭代模型在实际应用中具有较好的效果.     

基于损失函数的单元测试用例自动化生成算法研究与实现

软件测试是软件开发过程中最为耗时的阶段之一.通过自动执行大量的测试用例,可以高效、及时地发现软件程序中潜在的错误,这是提高大中型软件开发质量的重要技术发展趋势.目前较多的元启发式优化算法已经能够实现测试用例的自动生成,但测试效率较低且开销较大,所以如何使得生成的测试用例在数量较少的情况下覆盖尽可能多的目标,就成为自动化测试用例生成中的核心技术问题.本文提出一种基于损失函数的单元测试用例自动化生成算法(LFGA),在遗传算法的执行过程中,根据测试用例种群的路径覆盖情况,动态改变后续种群的分布,保证整体数据分布的平衡性.并利用分支信息优化自适应交叉变异算子,自动生成规模尽可能小且高覆盖的有效测试用例集.实验结果表明,相比于已有的自动生成测试用例方法,较好地解决了传统模型中初值依赖、收敛早熟、局部寻优能力滞后等缺陷,保证了生成的测试用例平均覆盖率达到95%,提升了搜索效率及数据使用效率.     

面向城轨列车智能视觉定位的安全测试方法

为了解决基于深度学习的列车智能视觉定位系统难以测试问题，提出一种面向列车智能视觉定位的安全测试方法。基于风格迁移思想，通过构建生成式对抗网络（GAN）实现测试用例的生成；基于深度变异测试方法，实现对测试用例错误检测能力的量化评价；针对城轨运营组织特点，提出一种“虚拟-半实-真实”平行测试平台架构，用于支持测试用例生成模型的构建和测试执行。实验结果表明，本方法生成的测试用例场景种类分布更为均匀多样，能够较为全面地测试模型在不同场景下的安全性，有效提升列车智能视觉定位的测试效率。     

基于MC/DC的测试用例优先级算法研究

回归测试过程往往需要执行大量的测试用例。为减少回归测试工作量,可以使用测试用例优先级技术。介绍了MC/DC测试用例优先级算法,通过对MC/DC测试用例集中的测试用例进行优先级排序,使高优先级测试用例比低优先级测试用例在回归测试过程中优先执行,可以更早地发现软件错误和满足代码测试充分性要求,减少回归测试的工作量。     

一种改进的自动规划GUI测试用例生成方法

在分析使用AI规划方法生成GUI测试用例方法的基础上,提出了一种基于权重的AI规划生成GUI测试用例方法。通过利用权重区分GUI事件序列重要程度,在此基础上将事件划分成不同子集,以决定测试用例的生成次序,使生成的测试用例更合理．从而提高GUI测试效率。实验结果表明,应用此方法在相同的测试用例数下能发现更多的错误。     

一种改进的自动规划GUI测试用例生成方法

在分析使用AI规划方法生成GUI测试用例方法的基础上,提出了一种基于权重的AI规划生成GUI测试用例方法。通过利用权重区分GUI事件序列重要程度,在此基础上将事件划分成不同子集,以决定测试用例的生成次序,使生成的测试用例更合理,从而提高GUI测试效率。实验结果表明,应用此方法在相同的测试用例数下能发现更多的错误。