基于关键点路径的快速测试用例自动生成方法

被引：24

作者：

丁蕊 ^{[1
,2
]}

董红斌 ^{[1
]}

张岩 ^{[2
]}

冯宪彬 ^{[2
]}

机构：

[1] 哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院

[2] 牡丹江师范学院计算机与信息技术学院

来源：

软件学报 | 2016年 / 27卷 / 04期

关键词：

关键点路径; 软件测试数据生成模型; 覆盖测试; 启发式信息; 遗传算法;

D O I：

10.13328/j.cnki.jos.004971

中图分类号：

TP311.53 []; TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

081202 ; 0835 ; 081104 ; 0812 ; 1405 ;

摘要：

测试数据的自动生成,是提高软件测试效率的重要手段.从软件测试工程实践的角度提出快速生成测试数据的完整模型,更有利于提高测试数据生成效率.为此:(1)提出关键点路径表示法,以得出待测程序的理论路径数,并快速确定已覆盖路径的邻近路径;(2)用随机生成的数据运行简化后的插装程序,得到部分测试数据;(3)将理论路径分成易覆盖路径、难覆盖路径和不可行路径;(4)根据已覆盖路径及其测试数据提供的信息,使用遗传算法生成难覆盖路径的测试数据.仿真实验结果表明了所提方法的有效性.

引用

页码：814 / 827

页数：14

共 13 条

[1] 一种新的多路径覆盖测试数据进化生成方法 [J].

巩敦卫 ;

张岩 .

电子学报, 2010, 38 (06) :1299-1304

[2] 一个面向路径的软件测试辅助工具 [J].

邱晓康 ;

李宣东 .

电子学报, 2004, (S1) :231-234

[3]

测试数据进化生成理论及应用[M]. 科学出版社 , 巩敦卫, 2014

[4]

软件测试的艺术[M]. 机械工业出版社 , (美) 梅耶 (Myers, 2012

[5]

软件测试[M]. 机械工业出版社 , (美)PaulC.Jorgensen著, 2003

[6]

Automatic test data generation based on reduced adaptive particle swarm optimization algorithm[J] . Shujuan Jiang,Jiaojiao Shi,Yanmei Zhang,Han Han.Neurocomputing . 2015

[7]

A genetic algorithm for unconstrained multi-objective optimization[J] . Qiang Long,Changzhi Wu,Tingwen Huang,Xiangyu Wang.Swarm and Evolutionary Computation . 2015

[8]

Test Data Generation with a Kalman Filter-Based Adaptive Genetic Algorithm[J] . Aldeida Aleti,Lars Grunske.The Journal of Systems ＆ Software . 2014

[9]

Infeasible path generalization in dynamic symbolic execution[J] . Micka?l Delahaye,Bernard Botella,Arnaud Gotlieb.Information and Software Technology . 2014

[10] Automatic generation of basis test paths using variable length genetic algorithm [J].

Ghiduk, Ahmed S. .

INFORMATION PROCESSING LETTERS, 2014, 114 (06) :304-316

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