摘要
基于马尔可夫链使用模型提出了一种针对安全关键软件测试资源受约束的启发式加速测试方法。该方法利用一种新的随机优化技术——交叉熵方法,以软件投放后软件失效风险损失最小为目标,基于失效风险损失通过修正操作剖面,自动生成测试数据集。实验结果表明该方法能有效地降低软件失效风险,提高测试效率,是一种快速有效的加速测试方法。
A heuristic acceleration testing method of safety-critical software with testing resource constraint based on Markov chain usage models was presented. The developed approach makes use of a new stochastic optimization method called Cross Entropy method. By adjusting the operational profile in Markov chain usage models, we considered the minimization of failure risk and tried to automatic generation test data. The experimental results obtained show that this optimization technique is a promising option for tackling this problem.
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2009年第5期138-141,共4页
Computer Science
基金
教育部博士点基金(20060286020)
国家自然科学基金(60425206,60773104,60633010,60503033)
武汉大学软件工程重点实验室开放基金
东南大学优秀青年教师教学科研基金资助
关键词
软件测试
安全关键软件
加速测试方
马尔可夫链使用模型
交叉熵方法
Software testing,Safety-critical software, Acceleration testing method, Markov chain usage model, Cross entropy method