基于遗传算法的多路径覆盖测试用例自动生成的研究

发布时间：2020-07-10 01:46

【摘要】：随着信息化产业的发展,软件的应用越来越广泛,软件质量受到各行业越来越多的关注。应用人工的方法为待测程序的目标路径设计测试用例的方法在大型软件中很不实际。基于此,本文改进了已有的测试用例自动生成技术。将基于条件语句相关性的不可达路径检测方法与改进的多目标遗传算法相,结合生成测试用例。使用该方法可以保证的测试充分性,减少测试用例的冗余,自动生成有效测试用例的效率明显提高。对程序基本路径集中不可达路径存在的问题进行了研究,不可达路径产生的主要根源在于该路径中条件语句之间的相关性,因此,通过分析条件语句之间的相关性,可以检测不可达路径。本文提出基于条件语句相关性的不可达路径自动检测理论与方法,生成程序的可达路径集。在生成可达路径集的基础上,研究基于遗传算法的多路径覆盖测试用例生成方法,提出解决问题的数学模型。遗传算法生成覆盖目标路径的测试用例时,将测试用例生成问题转化为优化问题,高效求解多目标优化问题的前提之一是设计针对性的适应度函数。已经提出的运行一次遗传算法能够同时分别生成覆盖多条且标路径的多个测试用例方法中,选择的后代进化个体是具有所有目标路径适应值的平均值的个体。本文方法中,后代进化个体的适应度函数采用一个向量表示,且该向量的每个分量代表该个体针对一条目标路径的适应值。本文提出的向量表示方法,可以更加准确地描述后代进化个体的适应值。在利用传统的遗传算法生成测试用例时,需要评价测试用例的性能,要求运行每个插装后的程序,这样造成了非常大的计算时间的浪费。而基于多路径覆盖的遗传算法,根据目标路径与进化个体覆盖路径之间的距离,计算该个体针对每一条目标路径的适应值;然后,根据个体适应值确定是否有期望的测试用例,如果有,则保存该测试用例及其覆盖的目标路径,并简化多目标优化问题,如果没有,则采用合适的方法对进化个体的性能进行评价;对进化个体进行选择、交叉、变异操作,构成新一代种群。如此迭代,直到生成覆盖所有目标路径的测试用例。为验证本文技术的正确性与先进性,选择了一个工业程序和三个基准被测程序进行一系列实验,并对实验结果进行分析。通过实验分析,本文提出的基于遗传算法的多路径覆盖测试用例的自动生成方法,能够提高软件测试自动化过程,有效提高了测试用例生成效率。本课题的研究,有效提高了软件测试从业人员的工作效率、降低了软件开发机构的开发成本,为提升其市场竞争力意义显著。
【学位授予单位】：南华大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TP311.53
【图文】：

南华大学硕士学位论文最优个体或者平均适应值，在连续若干代进化过程没有法基本流程图算法的测试数据生成过程有如下：首先，对输入数据进个体的生成通过随机发产生，形成的第一代个体作为初体做为输入，被测程序需要进行插桩。通过每次运行插到个体的适应值，根据计算的适应值对个体进行选择、生成新的种群。经过多次遗传操作，直到生成满足预期满足其他终止条件时，算法停止遗传算法基本流程图如

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