基于高阶Markov的测试用例自动生成方法研究与实现

发布时间：2020-08-27 11:02

【摘要】：基于马尔科夫使用模型的软件测试是一种应用广泛的灰盒测试技术,运用此模型进行测试用例自动生成对提高软件测试效率和质量具有重要意义。本文针对已有基于马尔科夫使用模型的测试用例自动生成方法存在的问题,开展了以下几个方面的研究工作:(1)对已有马尔科夫测试用例自动化生成方法进行仿真实验与分析,发现在测试用例生成方面,由于其测试原理依据大数定律,并且忽略了现实中软件运行状态之间的相互关联关系以及测试准则不合理等原因,使得生成的测试用例存在很大的不稳定性,即有时很难覆盖软件运行的所有状态。(2)研究并提出了基于高阶马尔科夫使用模型的测试用例生成方法—MarAutoTC,并应用改进的基于二分查找的快速轮盘赌算法来提高测试用例生成的速度。与现有方法进行对比实验证明,MarAutoTC方法比改进前在用时上减少了约20%,全覆盖比例提高了约18.3%。(3)对测试用例生成的充分性判定准则进行分析,发现以欧式距离或者期望值作为充分性判定准则,也会导致生成的测试用例覆盖不稳定的情况,为此本文将熵值和欧式距离相结合作为充分性判定准则。经过多组实验证明,应用改进的测试充分性判定准则能更节省时间,测试效率更高。(4)运用改进后的测试用例生成方法和充分性判定方法,开发了测试用例生成系统—AutoTC,该系统能够导入UML模型,直接生成测试用例,真正实现了测试用例生成的自动化。最终实验结果表明,MarAutoTC方法对于基于模型的灰盒测试用例自动生成研究具有一定的理论参考价值。同时,AutoTC系统由于能够运用MarAutoTC方法自动生成稳定性较高的测试用例集,对提高测试用例生成的效率和质量具有很大的应用价值。
【学位授予单位】：山东科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TP311.53;O211.62
【图文】：

马尔科夫使用模型有两种表示形式，一种是有向图表示法，图中的结点代表逡逑软件在某一时间点上所处的状态，有向弧代表了这些状态之间转移的方向，如逡逑图２．１所示。从ｓｔａｒｔ状态到达ｅｎｄ状态的一次执行过程便反应了软件的运行过逡逑程。每一种状态间的转移都对应一种操作，即一个激励。这种表达形式比较形逡逑象直观，比较适合用来描述小型系统，或者用来描述大型系统部分功能。另一逡逑种表达形式可以用矩阵来表示，不同的行和列表示不同的运行形态，值即为转逡逑移概率。这种表示方法适合描述比较复杂的大型系统，但是不够形象。逡逑Ｓｔａｒｔ邋１逦ａ．邋１逦Ｗ邋Ａ邋）逦ｂ．１／２逦Ｗ邋Ｂ邋］逦Ｗ邋Ｅｎｄ邋］逡逑ｘ邋ｙ，逡逑Ｉ逡逑ｆ．１／２邋Ｉｆ逡逑图２．１马尔科夫链的形式化表示逡逑Ｆｉｇ．邋２．１邋Ｆｏｒｍａｌ邋ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎ邋ｏｆ邋Ｍａｒｋｏｖ邋ｃｈａｉｎ逡逑马尔科夫使用模型的生成不作为本文研宄的重点，所以直接借鉴赵爱华、以逡逑及秦静、徐锡山，ＲａｚｉｂＨａｙａｔＫｈａｎｌ４４＾等人由ＵＭＬ图生成马尔科夫链模型的方逡逑法

图２．３邋ＳＣＳ的用例执行顺序关系逡逑Ｆｉｇ．２．３邋Ｕｓｅ邋ｃａｓｅ邋ｅｘｅｃｕｔｉｏｎ邋ｏｒｄｅｒ邋ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ邋ｏｆ邋ＳＣＳ逡逑图２．４图至图２．６给出了描述ＳＣＳ各个场景的序列图。逡逑ＳＯＳ逦ＵＬ逦ＤＬ逡逑Ｉ逦ｎ逦Ｉ逡逑Ｉ逦Ｉ逦ｉ逡逑翁逦ｉ逦ｉ逡逑ｉ逦ｉ逦ｉ逡逑ｉ逦ｌ．ＴＧＬ逦ｉ逦Ｉ逡逑１逦＞逡逑ｉ逦ｉ逦ｉ逡逑ｉ逦ｉ逦ｉ逡逑ｉ逦２．ＤＧ逦ｉ逦ｉ逡逑ｋ逦！－逦！逡逑ｉ逦ｉ逦ｉ逡逑！逦３．邋ＩＣＦ逦！逡逑，逦１逦逡逑ｉ逦ｉ逦ｉ逡逑！逦４．ＤＧ逦！逦！逡逑ｋ逦！逦！逡逑ｉ逦ｉ逦ｉ逡逑ｉ逦ｉ逦ｉ逡逑ｉ逦ｉ逦ｉ逡逑

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本文编号：2806015