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.     

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.     

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.     

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.     

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.     

改进的乌鸦搜索算法在软件测试用例生成中的应用

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...     

基于改进遗传算法的接口测试数据集的生成方法

针对用电信息采集统一接口平台需要大量包含足够测试用例占比的测试数据这一难题,提出基于改进遗传算法的用电信息采集系统统一接口平台测试数据集的生成方法;在对原始数据预处理的基础上,采用基于相似度的交叉算子对原始群体扩充,使用提出基于群体趋势不变的染色体变异算法,在保持群体数据集特性的情况下增大测试用例占比,从而形成测试数据的自动生成方法;应用该测试数据集生成方法,基于某省级电力公司2016年7—9月300万个典型用电客户用电数据进行数据集生成实验,利用熵原理比较无变异因子、插值法变异和改进遗传算法分别生成的测试数据与原始数据的重合度。结果表明,改进遗传算法生成的测试数据集,具有同用电信息采集系统采集数据相同的属性和属性值分布以及类似的属性关联关系,能够满足测试用例需求。     

基于遗传算法的组合测试用例生成研究

对遗传算法的种群规模、选择策略、迭代策略等环节进行了研究,设计实现了一种实用的基于遗传算法的组合测试用例生成算法,具有用例生成速度快、用例集最小化的特点.     

基于控制流程的软件测试用例自动生成方法研究

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.     

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.     

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．     

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。     

基于形式活动图的协议一致性测试用例生成方法研究

在对协议的一致性进行测试的过程中,首先要设计并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.文章描述了一种形式活动图和扩展有限状态机,介绍了从形式活动图生成扩展有限状态机的算法以及从扩展有限状态机自动生成测试用例的算法.最后对算法进行了相关分析并给予一个实例进行说明.     

基于形式活动图的协议一致性测试用例生成方法研究

在对协议的一致性进行测试的过程中,首先要设计并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.文章描述了一种形式活动图和扩展有限状态机,介绍了从形式活动图生成扩展有限状态机的算法以及从扩展有限状态机自动生成测试用例的算法.最后对算法进行了相关分析并给予一个实例进行说明.     

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。     

基于粒子群优化算法的Android应用自动化测试方法

Android应用自动化测试是应用质量保证的重要手段.针对目前传统Android应用自动化测试方法存在的自动化率和测试用例生成效率较低且应用异常发现能力较弱的问题,本文提出了基于粒子群优化算法的Android应用自动化测试方法（particle swarm optimization for Android,PSOA）.PSOA方法主要分为3部分:控件信息获取、测试方法模块化、测试用例生成与基于粒子群优化算法的测试数据优化.实验结果表明,与传统自动化测试方法相比,PSOA方法能够有效提高异常发现能力、测试用例生成效率和自动化率.      

一种优化的测试用例生成技术研究

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.     

基于全对偶算法的自动化测试方法

自动化测试的关键在于自动生成测试用例并自动选择,其中涉及到参数取值的组合以及对这些组合的取舍和重组.对用全对偶算法实现测试用例生成和选择作了相关论证,提出了自动化测试的假设,结合实例论证了该方法的可行性,经初步测试表明该算法的执行效率是令人满意的.     

面向SCOTEM模型的软件测试数据生成方法研究

如何从UML模型生成测试用例为面向对象软件测试带来了新的挑战.为测试用例提供测试数据是其中的关键环节.Shaukat Ali等人在UML基础上提出SCOTEM模型,但是此模型的测试数据需要人工生成.针对SCOTEM模型进行了改进使其适于灰盒测试,以OCL约束测试数据的生成和运行结果的验证,并提出了一种为基于粒子群算法的改进SCOTEM模型自动生成测试数据的方法.针对不同的覆盖标准,实验证明该方法能够以更高的效率生成高质量的测试数据.     

一种改进的规划器算法在军用软件GUI测试用例自动生成中的应用

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。