基于Markov链的Web应用系统测试用例生成技术

发布时间：2021-09-27 20:26

　　Web应用系统以其独有的方便、快捷、易操作等特点逐渐成为了当今软件市场开发的主流。其中,电商平台系统作为Web系统的典型应用受到了人们越来越多的关注。各公司为了赢取市场地位,满足用户对于系统的高质量要求,不断的扩大Web应用系统的复杂度和系统规模,Web应用系统测试的重要性逐渐显现。目前,Web应用系统的测试仍然以手工测试为主,需要手动生成执行测试用例,这样不仅测试效率低下,而且满足不了软件版本快速迭代的需求。本文主要针对具体的Web应用系统进行分析,提出了测试用例自动生成算法和测试用例自动执行方法。具体包括,首先,对要测试的Web应用系统进行需求功能分析,建立对应的系统功能图,根据系统功能图,构建Markov链的初步使用模型结构,接着利用层次分析法确定模型中状态之间的转移概率,完善使用模型结构。其次,基于状态之间的转移概率,设计测试用例的自动生成算法,自动生成状态和重点模块覆盖率较高的测试用例路径。最后,基于selenium和unittest单元测试框架相结合的方法实现测试用例的执行自动化,并对实验结果进行分析。实验结果表明,基于Markov链模型的自动生成测试用例的方法相比传统手工... 

【文章来源】：南京邮电大学江苏省

【文章页数】：57 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

webdriver工作原理图

南京邮电大学专业学位硕士研究生学位论文第三章基于Markov链的Web系统测试用例生成技术13图3.1构建初步的Markov链模型结构流程图基于Markov链的Web应用系统测试用例生成算法3.2.1基于层析分析法确定转移概率转移概率是马尔可夫链中的一个重要概念，如果Markov链中包含m个状态，从某一状态开始，经过一次状态转移，必然出现1,2,,m其中的一个状态，这种状态之间的转移概率称为转移概率。针对Markov链使用模型中转移概率的求解，我们应该尝试使计算出的转移概率更加符合软件系统的实际使用情况。确定转移概率的方法目前市场上有很多种。其中如下:如果软件系统没有历史迭代版本，我们可以让测试人员平均分配状态之间的转移概率；如果软件有历史版本，我们可以通过日志统计来估算转移概率；另外我们还可以让测试人员根据软件的重要程度去预测转移概率的分布值。由于本文要研究的唯品会电商平台Web系统我们获取不到系统的使用日志，因此无法根据系统使用日志来确定转移概率，所以我们选取了层次分析方法来确定Markov链使用模型中状态之间的转移概率值。层次分析法是一种决策分析方法，将定性和定量解决方案结合到具有多个目标的复杂问题上。该方法利用决策者的经验来判断标准在各个测量目标之间的相

南京邮电大学专业学位硕士研究生学位论文第三章基于Markov链的Web系统测试用例生成技术15表3.1影响因素i与影响因素j比较打分标准评分代表的含义7影响因素i比j强烈重要5影响因素i比j明显重要3影响因素i比j稍微重要1影响因素i和影响因素j影响相同对于利用层次分析法求解转移概率的具体步骤如下：（1）分析Markov链使用模型，分层处理，将每一层进行权重量化。若系统有n个状态，将状态(1)iSin所在层作为目标层，iS可以转移到k个状态所在层作为影响层，k个状态设为12{,,...,}kiiiSSS并且下标满足12{,,...,}{1,2,...,}kiiin，即转移的k个状态为总状态的一个子集。设求解对应状态之间的转移概率为jiip，12({,,...,})jiijkpiiii表示状态iS分别转移到12{,,...,}kiiiSSS的转移概率，与状态iS没有直接转移关系的转移概率值为0。同时设定转移矩阵nnPR。具体状态之间以及与转移概率的逻辑转移图如下图3.2所示。图3.2状态之间的逻辑转移关系图对于状态iS可以转移到的k个状态12{,,...,}kiiiSSS分别进行影响因子评估，设定对应的影响

【参考文献】：
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本文编号：3410564