基于自适应遗传算法的路径测试数据生成

针对简单遗传算法容易产生早熟收敛的问题,提出一种自适应遗传算法,用以自动生成测试数据。通过把程序插装法与该遗传算法相结合,实现了路径测试数据的自动生成。将三角形分类程序作为实例对其进行性能测试,实验结果表明,基于自适应遗传算法的测试数据自动生成系统能自动改变选择概率和交叉概率,提高了自动生成测试数据的效率。

路径测试中基本路径集的自动生成

路径测试是一种重要的白盒测试技术,具有较高的故障覆盖率。基本路径集覆盖了程序中所有语句和分支,该文测试了基本路径集中的路径,在测试资源有限的情况下得到较好的测试效果,并提出了基于图的深度优先搜索的基本路径集的生成方法,该算法采用的生成子路径的方法可以有效地减少路径生成过程中的搜索过程,提高路径生成的效率。

基本路径测试用例设计算法

McCabe提出的基本路径测试法(McCABE T J.A complexity measure.IEEE Transactions on Software Engineering,1976,SE-2(4):308-320)是动态白盒测试技术中严谨而有效的方法,但存在测试用例设计效率较低的问题,影响了该方法在工程项目中的广泛应用。为了解决这一问题,从被测程序的基本结构出发,提出一种基于组合的基本路径测试用例设计方法。创建一种基于Z路径覆盖的基本单元图,构建由基本单元图组合形成控制流图的组合规则,以此为基础提出了基本路径组合算法,该算法只需一次扫描程序得到程序基本结构的路径集,将这些路径进行组合即可生成被测程序的基本路径集。该方法比McCabe所提出的方法构造过程简洁,能有效提高基本路径测试用例设计的效率。

基本路径测试中的McCabe算法改进与应用

基本路径测试是一种重要的白盒测试技术,具有较高的故障覆盖率.作为基本路径测试中较为常用的方法之一的MeCabe法,是通过分析程序结构和环路复杂性,从而导出基本可执行路径集,再由路径集设计测试用例.但是McCabe法的可操作性差、容易产生错误影响了其在基本路径中的应用.针对这一问题,改进了McCabe法,并对算法改进前后在基本路径测试中的应用进行对比,结果表明改进的McCabe法更简单,而且操作性更强,便于基本路径的准确生成.

一种路径测试数据自动生成方法

适应值函数的设计是决定测试数据生成质量和效率的关键,为此提出一种重叠路径结构,对程序路径进行描述,并设计基于遗传算法全路径比较的路径测试数据生成适应值函数。为测试数据生成算法定义生成时间期望的综合性能评价指标,以该指标与对照组算法进行比较实验。结果显示,该适应值函数能较好地平衡算法收敛性和消耗时间之间的矛盾。

基于伪并行遗传算法的路径测试数据自动生成

路径测试数据自动生成是结构测试中的关键问题,也是当前软件测试研究中的热点问题。为了探讨伪并行遗传算法用于路径测试数据生成的可行性及其效果,首先归纳了基于演化算法的路径测试数据自动生成方法的基本思想和流程,然后在MATLAB7.1上实现了一个基于粗粒度模型和基于适应度选择迁移个体的伪并行遗传算法和一个使用代沟的基本遗传算法。采用基于分支距离的适应度函数,以三角形分类程序为例比较了二者在生成路径测试数据时的性能差异。实验结果表明伪并行遗传算法较之基本遗传算法具有明显优势。此外,自由迁移和相邻迁移策略要优于单向迁移策略。

基于程序图的路径测试

软件测试是软件设计中一个重要阶段，也是保证软件可靠性的重要手段。路径测试是软件测试中一种重要方法，而测试的关键是确定路径数目和设计测试用例。本文讨论了利用程序图进行路径测试的方法。

嵌入式软件功能路径测试用例自动生成研究

根据嵌入式软件的结构特点尝试了一种适合于嵌入式软件测试实际的功能路径测试方法.通过分析功能路径上的结点谓词和功能约束条件,用一种简洁、快速的算法建立和求解输入变量的约束系统,生成功能路径测试用例.实践证明,该测试用例可同时测试嵌入式软件的功能和结构,测试效率高、生成代价低且测试较为全面,能有效降低嵌入式软件开发、测试和维护的成本.

用于基本路径测试的路径字符串组合算法

自McCabe提出基本路径测试法以来,人们一直在探索基本路径集的求解算法,以提高基本路径测试的效率。为此,提出一种基于路径字符串组合的基本路径集的求解算法,算法把被测程序看作是若干基本结构的组合,构建了各基本结构路径字符串的构成方式和组合方式,制定了路径字符串的组合规则。依据这些方式及规则导出了基本路径集的求解算法。实验表明,在满足相同覆盖准则的情况下,该算法比McCabe所提出的方法求解过程更简洁,并且输出的中间结果易于理解,便于测试用例集的优化。

基本路径测试算法的改进与应用

基本路径测试是白盒测试技术的一种重要方法,Mc Cabe方法作为基本路径测试中较为常用的方法之一,存在测试用例设计效率较低、可操作性不强等问题。针对这些问题,研究提出了基于Mc Cabe方法的改进堆栈算法,该算法能够自动识别被测程序的基本图元结构,算出被测程序的基本路径数,并且输出基本路径集。该路径算法比Mc Cabe方法构造过程简洁,可操作性较强,能够有效提高基本路径测试用例设计的效率。

基于混沌退火粒子群优化算法的路径测试数据生成

为实现指定路径的软件测试数据自动生成,提出了一种基于粒子群优化(PSO)算法的演化测试方法。利用分支函数插装和强制路径执行策略,得到用于优化搜索的路径适应值。通过引入混沌搜索、模拟退火和早熟收敛判断机制,克服了标准PSO算法易陷入局部最优而无法找到测试数据的缺陷。三角形判断程序的测试数据自动生成实验表明:在最大迭代次数Tmax为500时,混沌退火粒子群优化(CAPSO)算法的命中概率为99%,标准PSO的命中概率为95%;在Tmax为2 000时,CAPSO算法的命中概率为100%,标准PSO算法的命中概率为95%左右;继续增大Tmax不能使标准PSO算法的命中概率提高,而CAPSO算法总能摆脱局部极值找到满足要求的测试数据。

一种简化协议路径测试的方法

在协议测试中，设计测试例是主要工作之一，测试例包括了对状态错和数据错的测试。测试状态错要求对状态图中路径进行遍历。基于向量空间的思想，设计了一个生成基本路径集的算法，使得状态图中任何路径都可由基本路径通过线性组合生成，以达到简化协议路径测试之目的，并对此加以了证明。

基于程序控制的路径测试技术研究

针对路径测试的要求及其特点,结合图论的概念,提出了程序控制流程图的一种表示方法。并在此基础上,讨论了基于程序控制流程图的测试路径自动查找算法、测试用例的选择策略及覆盖率分析方法。最后,介绍了以上软件测试技术在实际工程项目中的应用情况。

基本路径测试用例设计的改进方法

基于路径字符串组合的基本路径集求解算法以简单的字符串处理实现了基本路径集的求解,但该算法没有考虑判断语句的条件拆分问题。提出采用决策表法解决基本路径集求解的条件拆分问题,在扫描被测程序时提取判断语句信息,将含多个条件的判断语句转化为一个决策表节点,生成含决策表节点的T基本路径集;根据提取的判断语句信息得到因果表达式,生成决策表,依据决策表生成规则路径集,按照一定规则将T基本路径集与规则路径集进行组合,则可生成满足条件覆盖的基本路径集。

白盒测试之基本路径测试技术探析

结合教学过程中的内容,分析了白盒测试技术中覆盖率较强的测试技术——基本路径测试方法的相关概念,阐述了利用基本路径测试设计测试用例的过程,最后通过实例说明基本路径测试方法的使用。

基于白盒测试的基本路径测试

对白盒测试技术中的基本路径测试方法作了总结,分析了M cCabe方法的优缺点以及使用图形矩阵法应该注意的问题.

基于基本路径测试的程序图自动生成的应用研究

基本路径测试是一种重要的白盒测试技术,具有较高的故障覆盖率.自动生成程序图是基于基本路径测试的测试用例自动生成过程的重要步骤,该文主要描述了从源程序出发,通过对程序语法结构的分析,自动生成程序图的方法,并且通过构建原型系统,证明了该方法的有效性.

基于负选择算法的自动路径测试

软件测试是软件开发周期中不可避免的一环,会耗费大量的前期成本。为尽可能节省软件测试成本,目前各种算法层出不穷。其中,负选择算法是一种用于自动生成路径测试数据的方法。实验结果表明,该算法可以在确保目标路径完整覆盖的前提下减少人工工作,且与随机算法和遗传算法相比,执行时间更短,生成的测试数据质量更高的优点。

路径表达式的构造方法及路径测试

软件测试是软件设计中一个重要阶段，也是保证软件可靠性的重要手段。路径测试是软件测试中一种重要方法，而测试的关键是确定路径数目和设计测试用例。程序路径表达式是路径测试中路径的一种表示方法。本文讨论了利用程序图进行路径测试中的路径表达式的构造方法。

基本路径测试方法在仿真训练软件测试中的应用

覆盖率测试是仿真训练软件白盒测试的重点。研究了仿真训练软件测试的特点,分析了仿真训练软件测试的关键点,应用基本路径测试方法间接的实现了仿真训练软件全路径覆盖问题。通过实例验证,该方法可以较好的提高仿真训练测试效率、降低测试成本。