基于矩阵行列变换的测试用例约简算法

针对测试用例约简问题,定义了一种不会改变测试需求与测试用例覆盖关系的布尔运算。应用此运算,辅以不同的测试需求、用例集优先策略,经矩阵的列变换得到精简的测试需求集,然后使用行变换对测试用例集进行约简。该方法不受测试用例输入顺序的影响。实验表明,与一些常用的约简算法相比,提出的算法在有序树生成程序测试用例约简的几个实例上都能得到较优的用例集。     

探究关于测试需求集的测试用例集极小化方法

软件测试是软件生产厂商在软件开发过程中非常重要的一个阶段。本文围绕着测试用例集约简技术展开研究。首先阐述了测试用例集的约简技术的含义与作用,分析了测试用例集的约简技术能够降低软件测试成本以及提高软件测试效率的方法。本文结合几种常用的测试用例集的约简技术,提出一种关于测试需求集的测试用例集极小化方法,该方法基于测试需求集的最小测试用例集的形成算法,从而得到优化的代表测试用例集,为测试用例集约简技术提供很好的理论基础和测试技术的依据。     

一种基于测试需求约简的测试用例集优化方法

测试用例集优化的目标是用尽可能少的测试用例充分满足给定的测试目标.针对给定的测试目标,获得精简的测试需求集有助于提高测试用例集优化的效率和效果.从测试需求约简的角度考虑测试用例集优化,首先给出可以精确描述测试需求间相互关系的测试需求约简模型;基于此模型,提出一种测试需求约简方法,可以获得精简测试需求集,作为测试用例集生成和约简的基础,从而实现测试用例集优化.实验结果表明,测试需求约简有助于获得规模较小的测试用例集,实现系统、科学、有效的测试.     

基于变异分析的测试用例约简方法

针对回归测试过程中由于测试需求的变更导致测试用例规模不断扩大、测试成本不断增加的问题,提出一种基于变异分析的测试用例约简方法（RTM）。首先,以测试用例能否检测到指定变异体为依据,对测试用例进行划分并创建二进制数值形式的变异体事务集矩阵;然后,应用改进的关联挖掘算法获取测试用例间的关联关系;最后,根据这些关联关系有效约简测试用例。6个经典程序仿真实验结果表明,RTM能够使约简后的测试用例约简率达到37%,与传统贪心算法和启发式算法相比,测试用例约简率提高了6%,且在提高测试用例约简率的同时,保证了测试覆盖率,单个测试用例的测试覆盖率平均提高了11%。所提方法能够利用尽可能少的测试用例满足更多的测试需求,有效提高了测试效率,降低了测试成本。     

改进型程序切片方法的测试需求约简技术研究

传统的测试用例集约简技术大多采用由测试需求集直接生成测试用例集的方法.该方法虽然能够约简测试用例集,但出现测试需求冗余,约简后的测试用例集不够精准等问题.针对这些问题,提出了一种基于六元结构表的程序切片方法.利用程序切片精简测试代码,省去构造程序依赖图的复杂步骤;根据代码间的相互关系和模块间的耦合度,利用启发式算法约简测试需求;在约简后的测试需求上,精简测试用例集.将该方法应用到当前主流的Android平台上比较约简前后G,GRE的用例集.实验结果表明:约简后的测试需求集能够在获得较少的测试用例集的前提下保证较高的覆盖率.     

基于多优化目标的软件测试用例约简方法研究

软件测试是软件工程的一个重要组成部分,其目标是能够及时发现软件中的错误,确保软件高质量。测试用例是软件测试的基础,覆盖度较高且精简的测试用例集可以提高测试效率和降低成本。软件测试覆盖标准较多,一个好的测试用例评价指标也存在多种,为了能够在约简测试用例集规模的同时获取较高的测试能力,本文提出了一种基于多优化目标的测试用例集约简算法,该算法旨在根据测试用例需求,构建多优化目标的测试用例模型,使用该模型获取一个最优解的测试用例子集,使用最小化用例集方法最小化测试用例,迭代执行直到测试用例集覆盖所有的测试需求,实验结果表明该算法可以约简测试用例集,获取较高的综合测试效果。     

基于测试需求集的测试用例集极小化算法

测试用例集约简技术是生成最小测试用例集,最大限度地对软件进行科学有效的测试,从而降低软件测试的成本、提高测试效率的关键技术之一.结合国内外几种算法的策略的基础上,提出了一种基于测试需求集的最小测试用例集的生成方法,该方法能够保证得到优化代表集.     

一种基于粒子群优化的成对组合测试算法框架

提出一种基于粒子群优化的成对组合测试用例集生成算法框架.在生成测试用例时,该框架采用粒子群优化尝试生成强组合覆盖能力的测试用例,并研究了搜索空间、适应值函数和启发式的合理设定;在构造组合测试用例集时,以上述测试用例生成算法为基础,提出两种策略:一种基于one-test-at-a-time,另一种基于类IPO.编程实现该算法框架,并通过实证研究分析了算法框架中不同设定对组合测试用例集规模的影响;最后,与现有的经典方法在组合测试用例集生成规模和算法执行时间上进行了比较.最终结果表明,该算法具有竞争力.     

樽海鞘算法在测试用例约简问题中的应用

软件测试用例集的数量和质量决定了软件测试过程中的效率。随着软件规模逐渐增大,执行大规模的测试用例是一项非常耗时且成本很高的工作。测试用例约简优化问题是在满足给定的测试需求下,通过识别冗余的测试用例并且移除该用例来达到缩减测试用例集的数目。为了解决这个问题,提出了一种基于樽海鞘算法的测试用例集的约简方法。引入佳点集理论进行种群的初始化,增加初始种群的多样性;采用重心反向变异策略对位置进行变异,挑出局部最优解。实验证明,该算法性能优良且具有良好的稳定性。     

基于测试需求集的测试用例集极小化算法

测试用例集约简技术是生成最小测试用例集，最大限度地对软件进行科学有效的测试，从而降低软件测试的成本、提高测试效率的关键技术之一、结合国内外几种算法的策略的基础上，提出了一种基于测试需求集的最小测试用例集的生成方法，该方法能够保证得到优化代表集。     

基于多样性SAT求解器和新颖性搜索的软件产品线测试

软件产品线测试是一项非常具有挑战性的工作. 基于相似性的测试方法通过提升测试集的多样性以达到提高测试覆盖率和缺陷检测率的目的. 因其具有良好的可拓展性和较好的测试效果, 目前已成为软件产品线测试的重要手段之一. 在该测试方法中, 如何产生多样化的测试用例和如何维护测试集的多样性是两个关键问题. 针对以上问题, 提出一种基于多样性可满足性(SAT)求解器和新颖性搜索(novelty search, NS)的软件产品线测试算法. 具体地, 所提算法同时采用两类多样性SAT求解器产生多样化的测试用例. 特别地, 为了改善随机局部搜索SAT求解器的多样性, 提出一种基于概率向量的通用策略产生候选解. 此外, 为同时维护测试集的全局和局部多样性, 设计并运用两种基于NS算法思想的归档策略. 在50个真实软件产品线上的消融和对比实验验证多样性SAT求解器和两种归档策略的有效性, 以及所提算法较其他主流算法的优越性.     

基于弱变异准则的测试用例约简方法

针对为数较多的测试用例增加了回归测试成本的问题，提出一种基于弱变异准则的测试用例约简方法。首先，基于弱变异准则获得测试用例和变异分支关系矩阵；然后，重复约简4种无效测试需求和子集测试用例；最后，结合人工鱼群算法选择当前最优测试用例，并且交替执行简化和测试用例选择操作直至覆盖所有测试需求。该方法针对6个经典程序与贪心算法和HGS算法相比，基于弱变异准则并且不改变或稍微改变变异评分的条件下，约简率分别提高了73.4%和8.2%，且耗时分别降低了25.3%和56.1%。实验结果表明，所提方法在回归测试中可有效约简测试用例，降低测试代价。     

基于一致性测试理论的Statechart描述的测试用例自动生成

本文研究Statechart描述的测试语义和测试用例的自动生成.基于Tretmans的从标记转换系统描述自动生成测试用例的方法,我们研究如何从Statechart描述自动生成测试用例.本文的主要贡献在于建立了基于Statechart描述的一致性测试和测试用例生成的形式化基础.为Statechart描述建立了形式化测试语...     

A learning algorithm for optimizing continuous integration development and testing practice

Continuous integration, at its core, includes a set of practices that aim to prevent and reduce the cost of software integration issues by merging working software copies often. Regression testing is considered a good practice in software development with continuous integration, which ensures that code changes are not negatively affecting software functionality. As, nowadays, software development is carried out iteratively, with small code increments continuously developed and regression tested, it is of critical importance that continuous regression testing is time efficient. However, in practice, regression testing is often long lasting and faces scalability problems as software grows larger or as software changes are made more frequently. One contributing factor to these issues is test redundancy, which causes the same software functionality being tested multiple times across a test suite. In large-scale software, especially highly configurable software, redundancy in continuous regression testing can significantly grow the size of test suites and negatively affect the cost effectiveness of continuous integration. This paper presents a practical learning algorithm for optimizing continuous integration testing by reducing ineffective test redundancy in regression suites. The novelty of the algorithm lies in learning and predicting the fault-detection effectiveness of continuous integration tests using historical test records and combining this information with coverage-based redundancy metrics. The goal is to identify ineffective redundancy, which is maximally reduced in the resulting regression test suite, thus reducing test time and improving the performance of continuous integration. We apply and evaluate the algorithm in two industrial projects of continuous integration. The results show that the proposed algorithm can improve the efficiency of continuous integration practice in terms of decreasing test execution time by 38% on average compared to the industry practice of our case study and by 40% on average compared to the retest-all approach. The results further demonstrate no significant reduction in fault-detection effectiveness of continuous regression testing. This suggests that the proposed algorithm contributes to the state of the practice in the continuous integration development and testing of highly configurable systems.     

跨越Internet的远程异地协议一致性测试研究

在Internet迅速发展的今天,TCP/IP协议族的一致性测试具有重要意义。协议一致性测试研究工作主要集中于两方面:测试组织,测试方法的研究和测试系统的建立;测试集,如何生成高质量的测试集。文章针对跨越Internet的远程异地测试需求,研究了时间透明性问题、测试组织、测试方法和测试系统构成。作者已将这种方法用于PITS系统TCP/IP协议族的远程异地测试子系统的设计。原来为各种本地测试方法所编写的TTCN抽象测试集只需小的修改即可使用。     

网络协议栈软件的自动化测试研究与实现

在研究手动测试过程的基础上,结合UML(User-ModeLinux)技术和Expect语言,提出了一种适用于内核级网络协议栈软件的产品定型功能测试的自动化测试模型,并在Linux操作系统上,用一个在一台计算机上即可开展的自动化测试示例验证了该模型及其相应技术手段的可行性。该自动化测试模型可以在提高测试效率的同时降低测试对硬件资源的需求。     

基于SysML活动图的测试序列集约简方法

如何对复杂的嵌入式系统生成的测试序列集进行约简,使其更快地满足覆盖准则,从而有效地指导测试执行,是软件测试领域的关键问题。针对这一问题,结合嵌入式实时系统特点,采用SysML活动图对嵌入式系统进行建模,为了避免并发活动引起活动路径组合爆炸的问题,将并发活动进行压缩,选用转移边覆盖率作为测试序列集的评判指标,提出了一种更快满足覆盖率要求的算法—BFC算法。实验结果表明,提出的BFC算法可以有效地约简测试序列集,以较快的速度达到覆盖要求,提高了测试效率。