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针对传统的变强度组合测试方法对系统中各因素之间的约束关系考虑不足,从而可能导致测试用例冗余的问题,论文提出了一种基于one-Test-at-a-time策略的变强度组合测试用例集生成算法,该算法充分考虑了因素间的约束关系,从而在一定程度上减少了测试用例集的规模。最后通过实验验证了算法的可行性和有效性。 相似文献
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针对静态测试中空指针引用缺陷假阳性问题,提出一种空指针引用缺陷分类假阳性识别方法。挖掘空指针引用缺陷知识,对空指针引用缺陷知识进行预处理,生成空指针引用缺陷数据集;通过基于粗糙集理论属性重要性的ID3算法分类空指针引用缺陷数据集,分类结果有假阳性空指针引用缺陷实例和真实空指针引用缺陷实例两种;根据分类结果对静态测试中的空指针引用缺陷进行假阳性识别,确认真实的空指针引用缺陷。该方法对十个基准程序和基于主流静态测试工具FindBugs的空指针引用缺陷检测方法相比,空指针引用缺陷假阳性降低率平均为25%,减少了24%的空指针引用缺陷确认。实验结果表明,该方法在静态测试方面能有效降低缺陷确认开销,提高空指针引用缺陷检测效率和稳定性。 相似文献
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利用深度强化学习(deep reinforcement learning,DRL)技术实现自动驾驶决策已成为国内外研究热点,现有研究中的车辆交通流缺乏随机性与真实性,同时自动驾驶车辆在环境中的有效探索具有局限性。因此利用TD3算法进行自动驾驶车辆在无信号交叉口下的右转驾驶决策研究,首先在Carla仿真平台中开发无信号交叉口的训练与测试场景,并添加交通流管理功能,提高系统训练和测试随机性。其次,为了提高自动驾驶车辆的探索性,对TD3算法中的Actor网络进行改进,为目标动作添加OU噪声。最后使用通行成功率和平均通行时间评估指标评价自动驾驶行为决策。结果表明,在不同交通流场景下,改进后的TD3算法通行成功率与基于DDPG算法控制的车辆相比平均提升6.2%,与基于规则的AEB模型相比平均提升23%。改进后的TD3算法不仅能够探索更多可能,而且其通行决策表现更加突出。 相似文献
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测试数据生成是组合软件测试的重要部分,生成高质量的测试数据对于软件测试具有重要意义.针对两两组合测试数据生成问题,结合传统遗传算法,加入了精英策略和自适应变异概率,提出了DM-GA( dynamic mutation rates-genetic algorithm)算法,改善了传统遗传算法容易陷入局部最优以及收敛速度慢等不足,并取得了良好的效果.实验结果表明DM-GA算法可以作为一种较理想的两两组合测试数据生成方法. 相似文献
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一个优秀的多媒体课件,不仅要求对课件内容有高质量的表达,还应该能动态地跟踪学生的知识状态和学习背景,将教学评估和教学管理有机地结合在一起,及时获得反馈信息,及时控制教学进度,改进教学效果。这就需要增加练习量,使学生参与练习后,了解自己对知识点的掌握程度,从而控制学习进度,进一步掌握该知识点。 相似文献
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针对测试用例自动化生成技术中效率较低的问题,尝试引入新的细菌觅食算法,并结合测试用例生成问题提出了一种基于细菌觅食算法的改进算法(IM-BFOA)。IM-BFOA首先采用Kent映射来增加细菌的初始种群和全局搜索的多样性,其次针对算法中趋化阶段的步长进行自适应设计,使其在细菌趋化过程中更加合理化,并通过实验仿真验证其合理性,最后根据被测程序构造适应度函数来加速测试数据的优化。实验结果表明,与遗传算法(GA)、粒子群优化(PSO)算法和标准细菌觅食优化算法(BFOA)相比,该算法在保证覆盖率的前提下,在迭代次数和运行时间方面都是较优的,可有效提高生成测试用例的效率。 相似文献
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针对Web应用测试用例生成过程中导航图规模过大以及存在冗余测试路径的问题,提出了一种基于Selenium页面对象设计模式和图遍历算法的Web应用测试用例生成方法。首先,通过将原始页面对象进行分类,以导航页面对象类为节点、导航方法为迁移边构建页面对象导航图;其次,结合图的最短路径算法提出了一种页面对象图算法(POGA)来遍历导航图以生成测试路径集;最后,提取测试路径,利用Faker生成模拟数据,进一步生成可以直接执行的测试用例。实验结果表明:与爬取Web应用生成导航图的规模相比,该方法约简率约为89%;与基于状态迁移生成Web应用测试用例的方法相比,该方法减小了冗余和不可行路径的数量,并进一步提高了页面对象的复用率和测试用例的可维护性。 相似文献
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为了动态进行白盒、黑盒测试,设计实现了基于源代码插桩的动态测试工具,该工具包含了源代码的预处理方法、插桩库设计、插桩策略以及统计分析等内容。通过对源代码的语法、词法分析,对其插桩能获取最高的准确度,并且设计在函数执行,结束之前统一将桩信息写入桩文件中,减少了大量的I/O操作。最终,通过测试用例的执行获得了覆盖率、执行时间、复杂度等测试数据,正确地得到了测试用例优劣性的指标。 相似文献