一种面向路径覆盖的测试用例进化生成方法

提出一种测试用例生成方法.针对穿越程序各节点间测试用例数目的不等性,引入测试用例穿越程序后流量均衡性的概念,给出节点间流量均衡因子的定义及计算过程,并根据个体加入前后流量均衡性,设置遗传算法的适应值函数,以快速进化生成覆盖目标路径的测试用例.     

快速生成两两组合测试用例集算法

研究了二元待测系统的最优二维覆盖表的构造,在此基础上提出了快速生成一般待测软件系统的二维覆盖表的算法.该算法首先针对二元待测系统生成相应的基本块B(0,1)和约简块R(0,1),然后对任意的取值组合对(a,b),通过替换生成相应的基本块B(a,b)或约简块R(a,b),最后累加所有的块得到二维覆盖表.因此当待测系统是二...     

形式化方法自动生成测试用例的算法研究

本文提出了一种从形式规格说明中利用等价类划分的方法自动生成软件测试用例的算法,给出了算法步骤.算法设计,并进行了算法分析。最后指出了下一步工作的重点所在。     

基于免疫算法的电子商城软件系统测试用例生成

本文提出了一种基于免疫遗传算法（Immune Genetic Algorithm,简称IGA）的电子商城软件测试用例生成模型（Model ofTest Case Generation of EM Software,简称MTCGES）,并详细地介绍了IGA算法的基本思想。通过将IGA算法与传统遗传算法和随机算法在电子商城软件测试用例生成中的比较,说明了IGA算法的效率明显高于传统遗传算法和随机算法,同时也进一步验证了模型的正确性、可行性。     

一种新的布尔规格测试用例生成算法

为提高布尔规格测试用例生成的效率,对常用的循环赋值方法进行了改进,将检测条件转换为类似合取范式(CNF)的表达式并对各子表达式进行了循环赋值.针对布尔表达式中文字否定错误(LNF)及文字引用错误(LRF)等2种类型的变异,该方法从语法树中发生变异的叶结点处进行回溯,将检测条件分解成子表达式,并分别对各子表达式进行循环从而生成其可满足赋值,最后将上述赋值组合形成测试用例.实验数据显示:该方法有效地减少了测试用例生成时所需的循环赋值次数,且测试用例生成时间的缩减与循环次数的减少呈近似线性关系;相对LNF,该方法对LRF时间的缩减更为明显.研究表明检测条件的分解循环能有效降低总循环次数,从而提高了测试用例的生成效率.     

基于贪婪算法的回归测试用例集生成方法

在贪婪算法的基础上,通过测试需求的辅助,提出一种算法.此算法删除了地位低的测试需求,并且不断缩减测试用例的选择范围,以提高算法的效率.     

一致性测试中的时间约束及测试用例生成算法

针对协议测试理论中的时间约束问题，从不同的一致性测试方法出发对协议测试中的时间参数做了严格的约束，同时给出了基于等待、协调和同步时间的严格约束下的测试用例生成算法．在控制流测试中，先生成引导序列，然后按照测试拓扑环境设置和事件约束对引导序列、测试序列的时间进行约束设置．在数据流测试中，等待时间只需按照需求描述和约束来设定．对边界网关协议进行测试的结果表明，所提算法能适应不同的网络拓扑环境，其生成的测试用例在测试中能够有效降低测试代价．     

基于Java语言的面向路径测试用例自动生成框架设计

软件测试是保证软件质量的重要手段,测试自动化是提高测试效率和测试质量的有效途径,测试用例自动生成是测试自动化的重要组成部分．为提高单元测试自动化程度,根据目前较先进的迭代松弛法,提出一个基于Java语言的面向路径测试用例自动生成框架,对该框架的主要思想、核心算法、主要模块及工作流程进行了阐述．该框架可以很好的为给定路径自动生成测试用例．     

基于成对测试的GUI测试用例生成方案及实现

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.     

程序性细胞死亡进化算法的实现

为了克服遗传算法易陷入早熟收敛的缺陷,提出一种程序性细胞死亡进化算法.新算法将生理学中程序性细胞死亡的3个关键控制基因以算子的方式引入到遗传算法中,即算子ced-3和ced-4协同完成选择操作,而算子ced-9单独执行精英策略,提高了收敛效率.经典的测试函数和TSP问题的实验结果表明,与其他遗传算法对比,该算法收敛速度快,寻优性能好.     

用于测试用例生成的遗传算法改进

在软件测试技术中,高效的测试用例生成是简化测试工作、提高测试效率的必要手段。传统遗传算法是一种多点搜索和采用交叉操作的技术,有效应用于测试用例生成。遗传算法虽然具有良好的全局搜索能力,但对于局部空间的搜索问题不是很有效。针对此问题,对传统遗传算法在适应度函数、遗传算子方面进行改进,提高该算法在局部空间的搜索能力,提出一种基于改进遗传算法的测试用例生成方法。实验结果表明,所提出的方法在测试用例生成的效率和效果方面优于基于传统遗传算法的测试用例方法。     

基于约束组合的测试用例生成

系统输入参数常有多种约束条件,且约束之间相互关联。违背约束条件及约束之间的依赖关系,是软件中常见的缺陷。当参数数量多、输入空间大时,组合测试可在保证覆盖率的同时有效降低测试代价。该文针对约束及约束组合的故障检测问题,将约束覆盖作为测试充分性准则,提出约束条件的组合测试方法。以典型的在线交易平台会员注册服务为例,对比OA(orthogonal array)、IPO(in-parameter order)和OFOT(one factor one time)3种组合算法应用于约束组合时的性能表现。实验选取不同的故障模式和实验配置,对3种组合算法从生成时间、故障检测能力、用例规模等方面进行了比较。实验结果表明:OA算法生成时间短、用例规模小且相对稳定、故障检测能力中等,适合迭代优化。     

基于类间依赖集约简的类簇测试用例生成算法

针对类簇中类间依赖关系以及类间消息交互产生的错误而导致测试冗余和测试遗漏的问题,提出一种类间依赖集约简的类簇测试用例生成算法。形式化定义了类间继承依赖、聚集依赖和关联依赖这3种依赖关系,建立类簇测试模型。定义类簇模式和用户(领域专家)解释集,并在用户解释集中依据每一个类对象的若干实例广义相等建立等价类,得出用户解释集幂集的1个子集即匹配划分集。据匹配消去算法求出类的最大匹配集,证明该集合就是所求类的最大非平凡非依赖集;提出一种交互差组合约简算法,计算类的最大非平凡非依赖集的补集,约简得到类的最小交叠集,并证明其就是类的最小非平凡依赖集,即类的组合测试用例;对其中每一个类的组合元素进行组合测试,并与其余类交互测试,得出类的交互测试序列。     

面向可靠性冗余优化的自适应差分进化算法

针对可靠性冗余优化问题中解的精度低及算法早熟收敛的问题,提出一种自适应的差分进化算法.该算法在原始差分进化算法的基础上修改了变异算子和交叉算子;在进化过程中,缩放因子F和交叉概率CR分别由三角函数实现自适应调节,以提高可行解的多样性及算法的收敛速度.解决了可靠性冗余优化问题解的精度低及早熟收敛问题.实验结果表明,该算法在解决可靠性冗余优化问题上不仅提高了解的精度,且具有更好的稳定性及更快的收敛速度.     

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。     

基于程序结构的测试用例自动生成研究

在实际的软件工程应用中,由于软件测试具有很强的针对性,各种测试活动往往难以制定为统一的标准行为,为满足特定的测试目标,需要有效足迹多种不同的测试活动。测数据生成的自动化程度又是测试工具乃至整个测试过程自动化程度的关键技术所在,本文则主要针对这一问题对测试数据的自动生成技术进行了研究和设计,使用遗传算法的测试用例自动生成方法。     

面向数控加工的曲面生成算法研究

针对数控加工中曲面设计的特点,提出了一种插值与逼近相结合的曲面设计算法.该算法已在自行设计的面向数控的曲面造型系统中实现.实践证明,本算法能够较好地解决数控加工中的曲面设计问题     

基于UML的数据采集测试用例生成研究

将UML协作图与状态图结合起来,以此为模型,用于集成测试用例的生成．首先以协作图为依据确定集成测试的对象,对状态图进行组合,形成组合状态图,并给出组合状态图的形式化定义,以及对组合状态图进行展开,然后用于集成测试用例的生成,在覆盖所有的测试需求的前提下,生成的测试用例较少．     

基于AI规划的测试用例自动生成

随着软件在关键性系统中的大量应用,为避免造成灾难性的后果,必须对软件进行测试.但是,当前使用的测试方法常常需要测试人员手工开发测试用例,非常费时费力.本文介绍了基于AI规划的测试用例生成方法,通过初始状态和目标状态描述软件的典型使用情况,以此作为输入,能够自动地生成测试用例.