用于黑盒测试的测试用例优先级改进算法

为了在源代码不可见的黑盒环境下提高软件测试效率,研究了通过调整测试用例执行顺序的测试用例优先级方法在黑盒测试中的应用.针对已有的用于黑盒测试优先级方法的不足,提出了改进的基于黑盒测试的优先级方法.以提高错误检测率为目标,该方法通过结合两种用于不同情况下的优先级调整策略和使用动态方法代替静态方法生成优先级步调调整值对原方法提出了两处改进.仿真实验结果表明,该算法有效且可行,两处改进均能有效地提高测试集的错误检测率,同时使用改进效果尤为明显.     

基于需求的测试用例优先级排序

为提高软件测试用例执行效率,研究了测试用例优先级排序技术,提出了基于需求的测试用例优先级排序及动态调整算法.基于需求的测试用例优先级排序将与软件需求相关的影响因素应用于测试用例的排序,并且在测试执行过程中可以通过调整算法对测试用例的优先级进行动态调整.实验结果表明,采用基于需求的测试用例优先级排序可以提高软件缺陷检测率...     

基于测试用例设计信息的回归测试优先级算法

优先级技术是一种高效实用的回归测试技术.文中针对现有优先级技术未能有效使用测试用例设计信息的不足,提出了一组新的回归测试优先级动态调整算法.与已有方法相比,新算法充分考虑了测试用例的设计信息,能够通过及时捕捉和利用测试执行信息对测试用例优先级进行动态调整,具有时间复杂度低、检错效率高等优点.将其应用于Windows平台下应用软件的回归测试结果表明,新算法有益于在短时间内检测出更多的错误.     

基于圈复杂度的静态测试用例排序方法

针对如何排列测试用例的问题,提出一种基于圈复杂度的静态测试用例排序方法。首先介绍圈复杂度和基于方法覆盖的测试用例排序算法;然后将圈复杂度应用到排序算法中,设计了两种新的排序算法;最后通过实验,检测改进方法在错误检测方面的有效性。实验结果表明,与已有的几种优先级技术对比,上述改进方法能够达到更高的错误检测效率,有利于提高测试效率。     

基于定值-引用链的测试用例优先级排序算法

测试用例优先级排序作为一种高效实用的回归测试技术,通常以测试用例的覆盖度作为优先级排序的量化指标,忽略了测试用例的其他测试性能。针对该问题,提出一种基于DU链的测试用例优先级排序算法。该算法 综合考虑 测试用例的DU链覆盖度和回归测试的错误检测能力,对测试用例优先级进行量化。与已有算法相比,该算法基于数据流覆盖,充分利用了测试执行的历史信息和程序模块的耦合信息,在排序过程中动态计算测试用例的优先级量化值。实验结果表明,采用优先级排序算法的测试用例集能在测试过程中以较短的时间发现更多的错误,有效地提高了回归测试的检错效率。     

基于函数调用路径的测试用例优先级排序

基于覆盖的优先级排序技术通常以代码覆盖信息作为测试用例的特征加以度量,忽略了其他优先级的影响因素,缺乏全面性和动态性。针对该问题,提出基于函数调用路径的测试用例优先级排序方法。以函数调用路径为基础,通过对源代码新旧版本的对比,分析回归测试影响域,确定回归测试用例集的范围。将测试用例函数调用路径覆盖能力、单元测试时函数中检测出缺陷的个数,以及函数的扇入系数等影响因素应用于优先级排序,确定测试用例优先级量化方法,并在测试执行过程中,通过调整算法实现优先级的动态调整,优化优先级排序。实验结果表明,优先级量化方法能提高测试的缺陷检测率,发现程序中的缺陷,降低测试成本。     

基于依赖结构的功能测试集排序方法

为解决依赖结构优先级在测试用例权值相等时存在的问题,针对流行的深度优先搜索算法进行改进。通过结合测试用例之间的功能依赖和测试用例的代码覆盖率,推导出有向无环图和算法流程图;利用推导出的有向无环图和流程图,使用权值和代码覆盖率算出最长路径作为测试集,以达到缩减测试集,同时保证代码覆盖率的目的。结合实例,将依赖结构优先级和现存的技术进行对比,验证了依赖结构优先级技术在提高错误检测率方面的可行性和实用性。     

基于OTT策略的可变力度组合测试用例优先级排序方法

如何选取组合力度用于测试是可变力度组合测试用例优先级排序方法中迫于解决的关键问题。采用组合覆盖率为排序标准能够满足组合覆盖率,但其排序因素单一,测试用例优先级排序结果差异性较大,且无法根据测试结果反馈信息及时调整组合测试用例优先级。针对上述问题,该文结合One-test-at-a-time(OTT)策略、利用局部组合覆盖率、测试用例失效率和测试用例重要程度对组合测试用例优先级排序方法进行了研究。在测试过程中,实时关注测试用例的执行结果用于在线调整测试用例排序因素的取值情况,以达到实时更新组合测试用例优先级的目的。实验结果表明：相较于Random、ICBP、GISVSP和LISVSP方法,该方法使得组合测试用例优先级排序结果相对稳定,且在缺陷检测率上具有竞争力。     

水利业务应用系统中软件测试方法研究及应用

软件测试是一项重要的软件确认活动,通过运行测试用例,旨在发现软件中存在的错误,保证交付出高质量的软件。为保证水利业务应用系统的质量,需要在建设过程中对系统进行充分的测试。研究测试用例的生成方法,包括逻辑覆盖和基本路径测试等白盒测试技术,以及等价划分和边界值分析等黑盒测试技术。选择防汛信息查询模块,重点探讨使用白盒和黑盒测试技术对该模块进行测试用例的生成,再运行测试用例对系统进行测试。2种测试技术能够有效地检测出系统中存在的错误,使开发人员能够及时修正错误。     

可信密码模块符合性测试方法研究

提出了一种可信密码模块(TCM)符合性测试的形式化方法,采用基于扩展有限状态机(EFSM)模型与测试向量相结合的方式对TCM的标准进行形式化建模.由于该建模方法结合TCM自身特点给出了命令依赖关系图的获取算法以及EFSM模型与测试向量获取算法,所以能够更好地对标准进行形式化建模,并用于测试用例的产生.通过测试结果分析以及与其他相关工作的对比,表明该方法能够有效地产生测试用例,并提高TCM符合性测试的错误检测率.     

基于Tent混沌的测试用例优先级排序

针对标准粒子群算法（Particle Swarm Optimization,PSO）后期出现的早熟收敛,提出了一种基于Tent混沌的粒子群优化算法（Tent-Chaos Particle Swarm Optimization,TCPSO）用于测试用例优先级排序。首先,利用改进的Tent映射的三大特性初始化种群,使得粒子均匀分布,提高初始解的质量;并通过非线性递减的惯性权重函数对学习因子进行改进,以更新粒子速度与位置信息;其次,对陷入局部最优的粒子p_id进行混沌搜索,跳出局部最优,同时对当前种群中部分最差粒子p_iw进行混沌搜索,改善种群多样性;最后,采用测试用例的分支覆盖率和缺陷检测率作为评价标准,评判测试用例优劣程度。实验表明,提出的改进方法在分支覆盖率和缺陷检测率指标上均有优势。     

基于OTT策略的组合测试用例优先级排序方法

在组合测试用例优先级排序问题中,通常采用组合覆盖率为排序标准,该方法能够尽快满足覆盖率的要求,但其排序影响因子较为单一,缺陷检测能力不稳定。针对此问题,该文结合One-Test-at-a-Time（OTT）策略提出了一种在线调整的组合测试用例优先级排序方法,引入多重待覆盖率、测试用例失效率和测试用例重要程度3个影响因子用于衡量组合测试用例优先级。根据测试用例的在线测试反馈信息,该方法能够实时调整组合测试用例的优先级,增加了优先级排序的准确性。实验结果表明,相较于original、基于单一覆盖和多重覆盖的组合测试优先级排序方法,该方法在缺陷检测能力和稳定性上具有更强的竞争力。     

基于函数调用路径的回归测试用例选择排序方法研究

针对在回归测试过程中,因为不断修复软件中存在的缺陷所造成的测试工作量大、测试效率低等问题,论文将测试用例选择与优先级排序技术相结合,以面向函数调用的路径覆盖生成方法为基础,提出了一种面向函数调用路径（Functions Calling Path, FCP）的测试用例选择与排序方法。首先根据函数调用关系图,对程序中被修改函数与其他函数的关联性进行分析,从初始测试用例集中选择测试用例,形成回归测试用例集;然后对这些测试用例进行优先级排序,并动态地调整优先级排序结果;最后,对优先级排序结果进行再次选择,确定最小的回归测试用例集。实验结果表明,测试用例选择与排序方法对优化回归测试用例是有效的,大大减少了回归测试用例数量,降低了回归测试成本。     

最小测试用例集生成方法改进及应用

软件测试是保证软件质量和可靠性的重要手段,如何对软件进行全面且高效的测试一直是备受关注的问题。分析了白盒测试与黑盒测试的优缺点;具体分析了最小测试用例生成算法,接着对生成最小测试用例集的方法提出改进：首先消除掉测试需求中存在的冗余,再对由该测试需求生成的测试用例集使用简化算法,得到一组无冗余的测试用例集。这种先对测试需求进行精简的方法,使得测试用例集中测试用例的数量大为减少,提高了简化算法的使用效率。将上述最小测试用例集生成方法运用到Apla到delphi生成器系统的测试中,提高了测试效率。     

多目标优化的测试用例优先级在线调整策略

从需求的角度对测试用例的优先级进行排序,定义了一个多目标的测试用例优化排序问题,引入关注需求覆盖率、测试用例重要度和测试用例失效率这3个测试用例优先级影响因子,分别定义权重因子α,β,γ用于权衡3个因子.设计了关注需求覆盖率和测试用例失效率的在线估计方法及算法,在此基础上,设计了一种基于多目标优化的测试用例优先级在线调整策略,该策略可利用测试过程中收集到的反馈信息,对测试用例优先级进行在线调整,实现在尽早达到测试覆盖率标准的同时,尽早覆盖重要的和具有较高失效率的测试需求,从而解决尽早检测到更多的、严重等级较高的软件缺陷这一多目标测试用例优化问题.实验结果表明:与随机测试、传统的单目标优先级排序方法和确定性排序方法相比,所提出的策略能够在更短的时间内完成同等质量的软件测试,从而提高了测试效率.     

最小测试用例集生成方法改进及应用

软件测试是保证软件质量和可靠性的重要手段,如何对软件进行全面且高效的测试一直是备受关注的问题.分析了白盒测试与黑盒测试的优缺点;具体分析了最小测试用例生成算法,接着对生成最小测试用例集的方法提出改进:首先消除掉测试需求中存在的冗余,再对由该测试需求生成的测试用例集使用简化算法,得到一组无冗余的测试用例集.这种先对测试需求进行精简的方法,使得测试用例集中测试用例的数量大为减少,提高了简化算法的使用效率.将上述最小测试用例集生成方法运用到Apla到delphi生成器系统的测试中,提高了测试效率.     

基于决策树规则的回归测试技术研究

回归测试中测试用例的优化选择是个关键环节,借助黑盒测试中的等价类划分选择测试用例可以提高测试的效率.文中介绍一种基于决策树规则的分类方法实现等价类的划分.该方法通过决策树提取规则,在按照一定的优先级对提取的决策树规则进行排序后,对测试用例库中的每个测试用例,选择优先级最高的规则进行匹配分类,最后从每一分类中选择具有代表性的测试用例,同时介绍了怎样构造该模型.该方法在保证了分类精度的同时能够提高测试的效率,该方法是有效的.     

基于BDI的测试用例生成Agent模型

在某些软件测试过程中，是由人工设计黑盒测试中的测试用例，这种方法人工重复劳动多、测试效率低。基于Agent理论中的BDI Agent的思想，给出了黑盒测试中自动生成测试用例的一个Agent模型，提出了一个使用该模型生成测试用例的算法。该模型能够依据黑盒测试中测试用例生成的基本原则和待测功能模块的功能说明，自动设计出相应的测试用例。使用该模型和算法生成了一个登录窗口的测试用例，解决了传统黑盒测试中的不足，具有重要的理论和实际意义。     

基于面向路径的遗传算法的测试用例自动生成

采用遗传算法用于自动生成测试用例的设计，算法面向路径测试作了下列工作：(1)以控制路径表CFDPATH_T为基础分析测试用例与执行路径的关系；(2)设计面向路径的遗传算法实现测试用例的自动生成，证明了该方法能实现测试用例空间上对路径的等价类划分；(3)从统计角度对该方法的错误检测能力进行了量化分析；(4)在该算法的基础上设计了试验和结果分析，结果表示该算法较随机方法有更好的性能。     

军用软件的黑盒测试方法综述

在对军用软件进行功能测试时,通常采用黑盒测试方法,常用的黑盒测试方法有等价类划分法、边界值分析法、错误猜测法、因果图法和场景法等。在设计测试用例时针对实际军用软件综合应用这几种黑盒测试方法。