基于碰撞域的自动化测试用例生成算法研究

发布时间：2020-07-29 16:00

【摘要】：随着软件规模和业务逻辑越来越复杂,传统手工测试已经很难满足软件开发的需求。因此,自动化测试应运而生,以此代替手工测试。随着大量演化算法的提出,许多学者试着将这些演化算法引入到自动化测试中,用以取代手工测试,并取得了卓著的成绩。其中应用最广泛的遗传算法受到大量学者的青睐,因此针对遗传算法应用和改进的方法最为多见。由于遗传算法容易陷入局部最优解,本文旨在进一步改良遗传算法,从测试出发,提出了一种改进的基于遗传算法的测试用例自动生成方法。本文做了以下的工作:(1)提出了碰撞域算法,通过给各个测试用例定义一个碰撞域,以过滤掉碰撞域范围中生成的测试用例,减少遗传算法在测试后期总是持续选择同一个最优解,即选择同一个测试用例。碰撞域的大小由测试用例的覆盖率确定,高覆盖率测试用例的碰撞域半径越小,周围能生成的测试用例更多,以鼓励新生成的测试用例出现在高覆盖率测试用例的周围,以覆盖之前未覆盖过的路径。同时,碰撞半径会在测试迭代过程中依据当前测试用例生成情况自动调整。(2)引入指导生成的思想,针对碰撞域算法迭代过慢的问题,通过已产生的测试用例对新产生的测试用例做出指导,在测试初期,加大高覆盖率测试用例对新生成测试用例的影响,以此加快测试初期的迭代速率。而在测试末期,则计算测试用例周围出现的测试用例数目,减少周围出现过多的测试用例,以避免陷入遗传算法最优解,即持续产生同一块区域中的测试用例。(3)通过大量实验的验证,引入碰撞域算法后,随着参数范围的扩大、被测程序覆盖度的增加,算法效果与随机法相比愈发明显,但在要求覆盖度100%的情况下,效果不稳定,主要原因在于会重复生成无效的高覆盖率测试用例。通过引入指导生成算法,减少重复生成的测试用例,与碰撞域算法相比大大减少了测试用例的生成次数,从而减少了测试所花费的时间。本文主要是通过引入碰撞域,提出了一种改进的测试用例生成算法,以解决遗传算法容易陷入局部最优解的问题,同时加入指导生成算法,减少测试后期产生的重复测试用例,加速测试迭代过程,从而提升测试用例生成效率。
【学位授予单位】：南昌航空大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TP311.53
【图文】：

空大学硕士学位论文 第 1 章 绪论的一个独立阶段[9]。同时由于 V 模型给了软件测试各个阶段的严格边界，们很难跨过这些边界来采集不同阶段的信息[10]。很多本该并行的测试阶段设计成了串行，这些都在后续的软件模型中得到了改正。V 模型示意图如1 所示。

图 1-2 W 模型图软件测试依据测试人员是否关心软件内部结构和具体实现的角度划分为黑盒测试和白盒测试。黑盒测试是测试人员不关心软件的内部结构和具体实现结构，只是依据给定被测代码的输入输出判断软件运行的正确性[13]。白盒测试则是全面了解程序内部逻辑结构，对所有逻辑路径进行测试[14]。由于白盒测试能够通过分析对被测代码的结构而给出针对性的测试用例，所以白盒测试在软件测试领域更受到学者的青睐。在白盒测试中，依据不同的覆盖准则又将白盒测试分为六大类，分别为语句覆盖、分支覆盖、条件覆盖、分支条件覆盖、条件组合覆盖和路径覆盖。通过检查软件内部的逻辑结构，对软件中的逻辑路径进行覆盖测试，在程序不同地方设立检查点，检查程序的状态，以确定实际运行状态与预期状态是否一致[15]。传统的测试方法大多为人工测试，测试人员通过阅读被测代码，分析被测代码中的逻辑结构，依据不同的覆盖准则给出特定的测试用例。这样的测试方法往往依赖于测试人员阅读程序的能力，由于是人工测试，难以避免对语句或分支的

基于遗传算法的自动化测试用例算法流程

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本文编号：2774189