基于元启发式算法的测试用例生成与排序研究

发布时间：2021-02-10 18:54

　　软件测试用例生成技术和优先级排序技术是软件测试自动化的两个关键技术,元启发式搜索算法被广泛应用于解决测试用例自动生成与优先级排序问题。本文系统学习并总结了目前国内外已有的在相关技术方面的研究成果,发现元启发式搜索算法在测试用例生成技术和优先级排序技术中的应用尚未成熟,普遍存在算法收敛速度慢、考虑影响因素单一、难以收敛至全局最优等问题。为此,本文主要对元启发式搜索算法用于解决测试用例生成和优先级排序的问题进行了研究,分别提出了一种基于遗传优化算法的动态引导测试用例生成策略,以及一种基于蚁群优化算法的动态约简的多目标优先级排序方法。本文主要研究内容以及具体贡献主要为以下三个方面:（1）在基于路径覆盖的测试用例生成技术方面,本文使用被应用较广泛的遗传算法进行求解。考虑到初始测试数据对路径节点的覆盖情况,先是区分出难易覆盖路径,然后设计了一种路径相似度的计算公式,分析出难易覆盖路径间的启发信息并用于替代遗传算法的部分初始种群。（2）在遗传算法的改进方面,增加考虑了分支权重对种群适应度的影响,分别根据不同程序的特征为各影响因子赋予权重,构造了一种带有权重影响因子的适应度评价函数,并以此设计自适应... 

【文章来源】：浙江理工大学浙江省

【文章页数】：54 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

示例程序的插装及其简化

3.1 路径相关性研究本小节旨在研究路径间的相关性，介绍理论路径相关的计算方法。首先静态分析被测程序，给出相应的控制流图来描述程序控制流。选取如下图 3.1 所示的一段 c 语言排序程序作为示例程序，将一个或多个分支语句作为节点进行编号，则可将其转换成如图 3.2 所示的控制流图。12345678图 3.1 示例程序 图 3.2 与程序对应的控制流图控制流图 3.2 中的圆圈表示示例程序中对应的节点，有向箭头表示控制流，又叫边或者是连接。由于含有循环嵌套结构的控制流图不能明确显示循环次数，不方便计算全部理论路径数目，为了改善这一缺陷，本文将控制流图中的判定节点处理成两个分支的选择结构，对其中多层循环嵌套结构使用 Z 路径覆盖思想[17]转化成多个选择的并列结构。以图 3.1 示例程序为例，由于上述程序不包含循环结构，只需处理 3 个判断分支即可，可将图 3.2 的控制流图处理为如下图 3.3 所示的理论路径图，则下图中的理论路径数可以计算为 23=8 条。

【参考文献】：
期刊论文
[1]多层前向人工神经网络图像分类算法[J]. 顾哲彬,曹飞龙.  计算机科学. 2018(S2)
[2]模拟退火算法的动力系统模型及收敛性分析[J]. 李元香,项正龙,夏界宁.  计算机学报. 2019(06)
[3]基于多目标骨架粒子群优化的特征选择算法[J]. 张翠军,陈贝贝,周冲,尹心歌.  计算机应用. 2018(11)
[4]改进人工蜂群算法求解分布式柔性作业车间调度问题[J]. 吴锐,郭顺生,李益兵,王磊,许文祥.  控制与决策. 2019(12)
[5]基于神经网络的鱼群寻优和反馈线性化烟气脱硝控制[J]. 牛玉广,潘岩,黄文渊.  系统仿真学报. 2018(07)
[6]带多软时间窗VRP及其禁忌搜索算法[J]. 谢九勇,符卓,邱萌,夏扬坤.  计算机工程与应用. 2019(06)
[7]基于风险分析的回归测试用例优先级排序[J]. 于海,杨月,王莹,张伟,朱志良.  计算机学报. 2019(10)
[8]基于多种群进化算法的测试用例优先级排序研究[J]. 张娜,胡国亨,金瑜婷,史佳炳,包晓安.  浙江理工大学学报(自然科学版). 2018(02)
[9]基于OTT策略的组合测试用例优先级排序方法[J]. 张娜,林青霞,包晓安,吴彪,张唯.  计算机工程与应用. 2018(13)
[10]基于改进遗传算法的测试数据自动生成的研究[J]. 高雪笛,周丽娟,张树东,柳昊明.  计算机科学. 2017(03)

硕士论文
[1]基于自适应遗传算法的测试用例生成技术研究[D]. 熊子健.浙江理工大学 2018
[2]多目标优化问题的差分进化算法研究[D]. 曾家宋.厦门大学 2017
[3]基于极值点搜索的进化超多目标优化算法的研究[D]. 朱春阳.南京航空航天大学 2017
[4]基于上位效应的多目标测试用例优先排序蚁群算法优化研究[D]. 邢行.北京化工大学 2016
[5]软件失效模式评测工具的设计与实现[D]. 刘卓钺.哈尔滨工业大学 2012



本文编号：3027832