一种利用商空间方法的优化测试用例集生成算法

在对软件系统进行测试时,由测试需求创建的测试用例集往往数量庞大且存在冗余,为了提高测试效率,降低测试成本,需要优化测试用例集.因此基于商空间理论,提出一种优化测试用例集生成算法:利用测试需求间的相互关系,首先运用商空间理论中的属性投影法进行测试用例集的分解,再运用商空间理论中的属性合成法对分解所得的测试用例商集进行合成,同时采用半序结构来描述测试用例子集之间的关系,从而最终在合成结果中通过简单的选择即可得到优化测试用例集.先通过理论证明了该算法的有效性;再通过仿真实验模拟该算法在不同情况下的约简效果,不仅进一步验证该算法在测试用例集约简上的优势,而且得出影响该算法约简效果的两个因素.

一种基于测试需求约简的测试用例集优化方法

测试用例集优化的目标是用尽可能少的测试用例充分满足给定的测试目标.针对给定的测试目标,获得精简的测试需求集有助于提高测试用例集优化的效率和效果.从测试需求约简的角度考虑测试用例集优化,首先给出可以精确描述测试需求间相互关系的测试需求约简模型;基于此模型,提出一种测试需求约简方法,可以获得精简测试需求集,作为测试用例集生成和约简的基础,从而实现测试用例集优化.实验结果表明,测试需求约简有助于获得规模较小的测试用例集,实现系统、科学、有效的测试.

基于图分析的测试用例集优化

根据被测系统接口参数之间的关系,研究接口参数集与二部图之间的联系,提出接口参数集的相关定义、分类和性质并证明这些性质。在此基础上提出一种基于图的测试用例集优化算法,用于约简和优化测试用例集。实例分析表明该方法能够在保持测试用例覆盖率不减的情况下,较大地减小被测系统的测试用例集规模,提高测试效率。

基于蚁群算法的GUI软件回归测试用例集优化

针对GUI(Graphical User Interface)软件输入/输出图形化、事件驱动、事件触发随机性所带来的回归测试用例数量巨大的难题,在GUI事件模型图基础上,构建了GUI软件回归测试用例集优化数学模型,给出了目标函数和约束条件,提出了一种基于蚁群算法的求解方法,制定了蚂蚁信息素更新规则和蚂蚁路径选择规则。仿真结果表明,该方法在保证覆盖效果的前提下,可以有效减少回归测试用例的数量和长度。

回归测试中测试用例集优化方法的研究

回归测试是软件演化过程中频繁进行的且开销巨大的一项任务,测试用例集的优化程度直接影响着测试的成本和效率。针对回归测试过程的特点,提出一种对测试用例集优化的新方法,即通过对测试用例集进行必要的消除冗余和调整排序,完成了对初始测试用例集的精简以及执行顺序的确定过程,使得有限的测试资源得到科学合理的分配。实验结果表明,相对于以往的测试用例集优化方法,新方法的效率和资源分配的合理性均有了显著的提高。

测试用例集的优化技术分析与改进

测试用例集优化技术是软件测试的重要组成部分,对回归测试检测效率影响巨大。针对给定的测试目标,获得精简的测试需求集和测试用例序列集,有助于提高测试用例集优化的效率和效果。首先介绍了测试用例集约简问题的基本概念,对现有的各种约简方法进行分析比较,接着讨论了测试用例的优先级排序问题,最后提出将测试用例约简技术和优先级技术结合起来,提高用例检错效率和缩小用例空间的优化策略,文章还引入等价类和快速排序思想,动态调整测试用例序列,并通过实验证明该改进是行之有效的。

基于AHP的软件测试用例优化

针对典型用例优化方法的缺点,以功能模块覆盖率为基础利用层次分析法(简称AHP)对蚁群算法(简称ACO)、遗传算法(简称GA)进行改进,创建了新的测试用例优化方法。该方法能够对原始用例集进行精简和优先排序,降低了软件测试成本、提高了用例集的错误检测速率。最后以某型系统的基本操作模块为例进行了该技术实现流程的详细阐述。

樽海鞘算法在测试用例约简问题中的应用

软件测试用例集的数量和质量决定了软件测试过程中的效率。随着软件规模逐渐增大,执行大规模的测试用例是一项非常耗时且成本很高的工作。测试用例约简优化问题是在满足给定的测试需求下,通过识别冗余的测试用例并且移除该用例来达到缩减测试用例集的数目。为了解决这个问题,提出了一种基于樽海鞘算法的测试用例集的约简方法。引入佳点集理论进行种群的初始化,增加初始种群的多样性;采用重心反向变异策略对位置进行变异,挑出局部最优解。实验证明,该算法性能优良且具有良好的稳定性。

UML模型测试的研究综述

目前,随着面向对象的技术的成熟和广泛使用,关于UML模型的测试方法逐渐成为研究的重点,而且取得了很多的研究成果。该文首先对软件测试的概念和分类进行了介绍,其次简单介绍了UML模型的自动化测框架、测试用例的生成方法、覆盖的规则和测试用例的优化方法。