基于路径引导的回归测试用例集扩增方法

为了全面测试演化软件,回归测试通常需要生成新的测试用例。concolic测试是一种沿着具体执行路径进行符号执行的软件验证技术,通过生成测试数据来执行程序的所有可行路径。回归测试中,由于concolic测试关注于程序本身,没有利用已有测试用例和软件演化信息,导致生成大量无效测试数据,浪费资源和时间。为解决此问题,提出一种基于路径引导的回归测试用例集扩增方法。该方法将目标路径作为引导,根据软件演化信息选择有利于覆盖目标路径的测试用例,利用已有测试用例跳过重叠初始子路径,对后续目标子路径进行concolic测试并生成覆盖目标路径的测试数据。案例分析表明,本文方法相比传统concolic测试,本方法在覆盖程序可行路径的同时,可有效减少concolic测试路径,提高测试数据生成效率。     

基于节点概率的路径覆盖测试数据进化生成

路径覆盖是软件测试领域重要的测试方法之一.为了提高路径覆盖测试效率,在采用遗传算法进化生成路径覆盖的测试数据过程中,利用被测程序条件语句的相关性判定不可达路径,除路径中必经节点外,其他节点在不可达路径中出现的概率越大,穿越该节点的个体就具有越高的穿越度,在进化过程中应得到保护.提出了根据个体的穿越度设计适应度函数方法,从而提高测试数据的生成效率.将所提方法应用于基准程序和工业用例,并与同类方法比较可知,该方法生成路径覆盖的测试数据具有较高的效率.     

基于状态图的测试路径自动生成

提出一种基于状态图的测试路径自动生成算法,该算法从状态图的初始状态到终止状态进行遍历,可以得到一组路径,由该组路径生成的测试用例集可满足状态图的转移覆盖测试准则。根据循环复杂度,对路径集的总长度进行优化,从而减少测试用例数量。实验结果表明,该算法有效可行,在实际应用中能够取得良好的效果。     

一种面向列车控制系统中安全攸关场景的测试用例自动生成方法

列车控制系统是一种安全攸关系统,为保证其安全性,要求测试过程对安全攸关场景中所有可能的运行进行完全的覆盖.现有的场景建模与测试用例自动生成方法不能完全满足这一技术需求.围绕列车控制系统的安全攸关场景建模以及测试用例自动生成方法展开研究,对UML活动图扩充了事件驱动机制和时间特性描述机制,以满足对安全攸关场景建模的需要,提出了简单路径覆盖准则以定义对场景中所有运行的完全覆盖,并针对这一覆盖准则给出了自动生成测试用例的方法.以地铁列车控制系统为研究对象展开实验,表明了该方法的有效性和局限性.     

基于程序路径分析的有效蜕变测试

蜕变测试对于预期输出难以构造的程序是实用和高效的.作者在系统研究已有蜕变测试方法和路径分析技术的基础上,首先针对使用二元蜕变关系的测试提出了一组蜕变测试准则,以在多个不同的层次上定义蜕变测试用例集的充分性;然后给出了3种能够生成相应测试用例集的算法;最后通过变异分析的方法证实这些算法的有效性.实验结果表明,蜕变关系和测试准则的选取直接影响到测试的效果,另外,使用蜕变关系全路径覆盖可满足性算法(APCEMsT)可以快速准确地发现待测程序中的错误,而生成的测试用例的数量却比传统技术要少.     

融入自适应迁移的路径覆盖测试用例进化生成

为提高路径覆盖测试效率,提出采用融入自适应迁移的生物地理学优化算法自动生成满足目标路径覆盖的测试用例。首先,根据路径覆盖难易,在分枝距离法中引入加权因子并转换为栖息地适应指数。然后,综合最优栖息地和迁出地相关因子优化迁入地适应度指数变量,同时对满足条件的种群进行以个体当前值为中心、适应值为幅度的变异操作。对经典基准程序进行生成测试用例的对比实验结果表明,算法不仅能满足目标路径覆盖要求,而且速度和稳定性均有明显优势。     

一种改进的程序可达基路径生成方法

考虑程序中分支冲突和异常处理结构对控制流信息的影响,提出一种改进的程序可达基路径生成方法。分析不可达路径产生的原因及其判定方法,构建异常控制流图。在此基础上计算相关分支之间的关系,利用深度优先遍历方法得到程序的可达基路径集。实例分析结果表明,该方法能准确生成可达基路径集,满足基路径测试的要求。     

基于GEP的路径覆盖测试用例生成方法

提出一种基于基因表达式编程(GEP)算法、编译器技术、虚拟机技术的路径覆盖测试用例生成方法。该方法使用编译器技术获得程序的静态控制流路径集合,针对集合中的每一条静态控制流路径,使用GEP算法生成覆盖特定路径的测试用例,采用虚拟机完成结果计算,其中有效的结果即所需的测试用例。实验结果证明,该方法能高效、准确地得到覆盖特定控制流路径的测试用例。     

体现分支覆盖情况的基本路径集自动生成算法

在软件测试中,各种基本路径自动生成算法已经在单元测试中得到充分运用,使得单元测试的效率得到了极大提高。但是这些基本路径自动生成算法生成的基本路径并不能直观反应它们对程序的覆盖情况。该文提出一种算法,它采用最短路径复用及分支结点逐个覆盖法,使得生成的基本路径最短,重要的是每条基本路径能显示它是为了覆盖哪个分支结点而存在。它能够减少测试者根据基本路经集设计测试用例的时间,从而提高单元及其回归测试效率。实践表明,此算法具有很好的应用效果,特别适用于自动化生成的测试用例不能满足覆盖率要求需要人工生成测试用例的复杂单元。     

体现分支覆盖情况的基本路径集自动生成算法

在软件测试中,各种基本路径自动生成算法已经在单元测试中得到充分运用,使得单元测试的效率得到了极大提高。但是这些基本路径自动生成算法生成的基本路径并不能直观反应它们对程序的覆盖情况。该文提出一种算法,它采用最短路径复用及分支结点逐个覆盖法,使得生成的基本路径最短,重要的是每条基本路径能显示它是为了覆盖哪个分支结点而存在。它能够减少测试者根据基本路经集设计测试用例的时间,从而提高单元及其回归测试效率。实践表明,此算法具有很好的应用效果,特别适用于自动化生成的测试用例不能满足覆盖率要求需要人工生成测试用例的复杂单元。     

浅谈白盒测试技术

伴随着软件和硬件的发展而逐步发展起来的软件测试。软件测试是一种检验手段,目的是为了寻找软件系统的中缺陷,在业界已经有越来越多的公司意识到了软件测试的重要性,并且在软件测试方面加大了投入。其中,白盒测试是软件测试技术中最基本的方法之一,是针对被测单元内部是如何进行工作的测试,是以覆盖测试与路径测试为基本策略。该文将重点介绍白盒测试中的常用测试方法,并通过实例介绍实际运用白盒测试的技术。     

一种改进的全覆盖路径规划算法

全覆盖路径规划在现实生活中具有很广泛的应用,本文针对已存在的全覆盖路径规划算法中的内螺旋算法进行改进,提出带有优先级的内螺旋算法PISC算法。在算法中加入行走优先级,并采用回溯法解决清扫机器人进入的死角问题,优化机器人的清扫路径,最后在Visual C+〖KG-*3〗+6.0编程环境下进行算法仿真。实验结果表明,清扫机器人能有效地避开障碍物,在自由区域顺利行走,提高了清扫机器人的清扫效率,减少了机器人清扫的重复路径。     

基于遗传-蚁群混合算法的软件测试数据自动生成方法

自动化测试可以有效地提高软件测试效率,降低软件开发成本。测试数据自动生成是自动化测试过程中一个非常重要的环节。以路径覆盖为准则,本文提出一种利用遗传-蚁群混合算法来对程序输入域进行搜索的方法,进而生成满足需要的测试数据。经过实验验证,该算法可以有效地生成满足覆盖准则并且分布多样的测试数据。     

面向路径的测试数据自动生成工具的设计

设计了一个通用的基于控制流和数据流的结构测试数据自动生成的工具。该工具根据控制流和数据流测试中所采用的覆盖标准来选取测试路径,并以改进后的迭代松弛法为核心,对所选取的路径生成测试数据。同时工具采用Fibonacci法优化选取路径,对不可达路径进行处理,并对测试数据的分支覆盖率、DCP覆盖率等进行了统计。实验结果表明该工具是可行的。     

嵌入式软件路径覆盖测试数据采集

分析嵌入式软件动态测试的特点及路径覆盖测试策略,设计动态测试数据采集处理框架,其中包含程序分析与插桩、测试数据采集传输、测试结果分析与处理3大子系统。以静态分析结果指导插桩,采用消息队列机制采集传输数据,并利用测试结果制作初步测试报告。通过测试实例分析模拟采集、处理一条路径数据的过程,证明该框架的可行性。     

基于阿基米德螺线走法的全区域覆盖路径规划

路径规划是移动机器人实现智能化自主运动的基础,全区域覆盖路径规划是移动机器人路径规划中的一种特殊形式,在生产生活中应用广泛,如智能割草机器人、智能清洁机器人、生命探测机器人等。提出一种以阿基米德螺线为主要行走方式,用直线循环往复的行走方式补充边角区域的路径规划方法。重点研究了覆盖矩形中间区域所用阿基米德螺线行走方式。实验结果表明该方法简单有效,在无障碍的类圆形区域具有较好的适用性。     

产生多条路径上测试用例的改进遗传算法

测试用例的产生是软件测试过程中的重要环节，也是瓶颈之一。遗传算法作为一种高效的搜索寻优算法，近年来较多地用于自动化测试中产生测试用例。该文结合数据库管理系统源代码的特点，在基本遗传算法的基础上，结合“位权重”和“邻居影响”的思想，提出了用于产生多条路径上测试用例的改进遗传算法，并通过实验验证了该算法的有效性。     

基于二分搜索的牛耕式全覆盖规划算法研究

针对栅格环境下存在任意形状的静态障碍物问题,提出了结合二分搜索法的牛耕式全覆盖路径规划算法,该算法可以加速寻找下一个未覆盖空间的初始位置,提高了覆盖的效率。对该算法在多种室内环境中进行仿真,仿真结果表明该算法切实可行。另外,通过与其他全覆盖算法进行对比,结果表明该方法能有效地降低重复覆盖率。     

基于关键信号的路径覆盖率模型

针对使用路径覆盖率作为验证目标时出现的路径数量庞大、覆盖率难以快速提高等问题,使用控制流图表示代码逻辑结构,采用数据流分析技术对待验证路径进行合理的化简．所产生的路径集合规模小、针对性强,有利于尽早发现设计错误．最后使用遗传算法生成模拟矢量,并基于北京大学“众志．863系统”芯片中的功能模块给出实验结果,说明该覆盖率模型的有效性．