基于测试数据自动化生成的分析

背景介绍:随着互联网科技的快速发展,业务不断变革,产品不断更新迭代。为了提高产品质量和业务水平,需要大量的测试工作。然而,传统的手工测试效率低下,仅依赖人工手动创建测试数据无法满足目前互联网科技产品业务的快速迭代测试数据需求。因此,考虑采用自动生成测试数据的策略,以提升测试效率和准确性,确保产品的高质量交付。目的和意义:本文主要概述了如何利用自动生成测试数据方式,显著提升测试工作的效率和准确性,同时降低测试成本。这种策略为业务发展注入了新的活力,同时也为后续实现测试数据自动化实现提供参考价值的范例。

基于改进樽海鞘群算法的测试数据自动生成

为了提高软件测试数据自动生成的可靠性,研究了一种改进的樽海鞘群算法自动生成测试数据。首先对樽海鞘群算法引入了人工鱼群算法中的随机行为,改善了樽海鞘个体容易陷入局部最优的问题,充分平衡迭代过程中的探索行为与开发行为;然后根据樽海鞘个体寻优结果引入末位淘汰机制,选择性舍弃适应度值最低的个体,并在搜索空间内随机生成一个新的个体进行种群补充;最后将改进后的樽海鞘群算法应用于基准程序的测试数据自动生成。实验结果表明,改进后的算法能够有效改善个体容易陷入局部最优的问题,正确搜寻到满足测试条件的数据,具有一定的优越性。

基于遗传算法优化的SOFM神经网络生成测试数据集的方法

智能算法正成为软件测试领域新兴研究方向,运用智能算法生成复杂软件的测试数据已成为一种广受推崇的方法。采用基于遗传算法的技术生成测试数据,能够生成满足测试覆盖要求的少量测试数据。然而,对于生成大量测试数据集的情况来说,该方法并不适用。为了能够快速生成满足测试覆盖要求的数据集,提出一种基于遗传算法优化的自组织特征映射(SOFM)神经网络生成测试数据集的方法:首先,利用遗传算法的全局搜索能力,从海量数据中筛选出少量满足测试覆盖要求的代表性数据。接着,以这些遗传算法生成的测试数据为基础,结合SOFM神经网络强大的侧向联想能力,旨在生成大量满足测试覆盖要求的测试数据集。实验结果表明,该方法有效提高了测试数据集生成的效率。

通用无线电数据链自动测试系统软件可靠性设计

通用无线电数据链自动测试系统是为解决无线电数据链部件在设计、生产中的实际问题而研制的,系统在软件控制下工作,软件可靠性直接影响到系统安全与准确性,因此在设计中占据了重要地位;文章通过对系统可靠性要求的分析,提出了针对性地解决措施并通过模型进行了分析与测试,结果表明,系统软件可靠性达到了应用要求。

基于面向对象技术的实时软件可靠性测试数据生成方法研究

软件可靠性测试是为了满足软件可靠性要求、评价软件可靠性水平及验证软件产品是否达到可靠性要求的一个有效途径。为生成软件可靠性测试用例 ,需要分析目标软件输入变量的各种特性、约束条件和取值方法等行为。本文试图从分析实时软件输入变量的行为着手 ,利用面向对象技术 ,分析输入变量对象的各种属性和行为 ,建立起输入变量对象模型 ,并给出根据这种模型生成实时软件可靠性测试用例的框架。

软件测试数据自动生成方法分类的研究

软件测试是保证软件质量的重要手段,测试数据自动生成是软件测试领域研究的热点之一。近些年,测试数据的自动化生成得到了广泛的关注。本文首先总结了应用较为频繁的基于路径覆盖、优化算法的测试数据生成的研究成果,之后归纳了基于聚类算法以及基于UML模型的测试数据自动生成技术的研究现状,并分析了每类方法的特点及面临的主要问题,最后对测试数据自动生成的未来发展进行了展望。

基于工程数据的测试脚本自动生成方案研究

实验室仿真测试对于列控设备的研发必不可少,仿真环境与现场的贴合度是衡量测试质量的重要指标。然而线路工程数据的内容庞大且复杂,依托实际数据人工编写ATP设备测试脚本往往效率低下且容易出错。为此提出数据提取、元素匹配和组合排列的方案,实现从线路工程数据到ATP测试脚本的自动转化,并进行软件实现及验证。结果表明:该方案提高了测试脚本的编写效率和准确性。

高速场景下自动驾驶系统测试数据生成方法研究

自动驾驶系统的应用范围随人工智能等领域的发展逐渐广泛,当前对于自动驾驶系统的研究多以十字路口场景为基础,缺少基于高速路段场景的研究,由于高速公路是车辆行驶道路上较为特殊且事故发生概率最高的路段之一,本文基于此提出了一种在高速场景下的自动驾驶系统测试数据生成方法。对选定的高速公路场景进行Petri网建模,并应用自适应的遗传算法生成测试数据,旨在使自动驾驶系统的测试覆盖路段更加全面,并能够更加安全的应用。

输电设施可靠性统计数据自动生成系统的研发与应用

介绍了陕西省电力公司开发的输变电设施可靠性指标统计数据自动生成系统的设计思想和功能模块。利用集控站数据库中一次设备信息,并结合调度运行记录、电检单、变电站工作票、操作票、检修记录、事故跳闸记录等自动生成可靠性统计所需数据,利用遥信量与遥测量之间的关联关系来克服遥信误动等影响。目前,系统已经实现了14个110kV变电站可靠性数据的自动生成。

轻量级嵌入式软件自动化测试框架设计

为满足嵌入式软件测试过程中测试数据的快速生成与输入,采用数据与关键字驱动的混合驱动方法对嵌入式软件自动化测试框架进行设计。通过对嵌入式软件自动化测试框架的研究,明确测试框架设计的难点;对软件测试数据的组成与结构进行分析,构建数据与关键字驱动模型并对其生成与输入算法进行设计,根据模型实现复杂多接口测试数据的快速生成与输入。采用模块化思想,利用多线程原理对该轻量级测试框架进行设计与实现,通过实例验证该框架能够实现测试数据的自动生成与快速输入,提升测试效率。

一种基于Messy GA的结构测试数据自动生成方法

结构性测试是标识测试用例的基本方法之一.由于程序语言的复杂性以及被测程序的多样性,自动生成结构测试数据的一种有效方法是根据程序运行结果指导生成过程,通过不断迭代,生成符合要求的测试数据集.提出一种基于MessyGA的结构测试数据自动生成方法,将测试覆盖率表示为测试输入集X的函数F(X),并利用MessyGA不需要染色体模式排列的先验知识即可进行优化求解的性质对F(X)进行迭代寻优,进一步提高了搜索的并行性,并最终提高测试覆盖率.对一组标准测试程序和若干实际应用程序的实验结果表明,较之现有基于遗传算法的生成方法,该方法能够以更高的效率生成更高质量的测试数据,并适用于较大规模的程序.

面向路径的测试数据自动生成方法述评

为指定的程序路径自动生成测试数据是软件单元测试中一个基本问题 .求解该问题的实质在于约束系统的建立和求解 ,其主要困难之一在于非线性约束求解是一个理论上困难的问题 .文中将面向路径的测试数据自动生成方法分为四类———随机法、静态法、动态法和试探法 ,分析和比较了每一类中有代表性的方法 ,并探讨了研究方向 .

基于GA-PSO算法的路径测试数据自动生成

为了实现测试数据自动生成,许多遗传算法及其改进算法应用到了测试领域。针对遗传算法具有较强的全局搜索能力,但局部搜索能力较弱,且收敛速度慢的特点。将遗传算法与粒子群算法结合起来形成新的混合算法(GA-PSO),并成功应用到软件测试数据自动生成过程中。实验结果表明,该算法结合了遗传算法和粒子群算法的优点,在保证软件测试数据正确生成的情况下,极大地提高了数据生成的效率。

基于正则表达式的测试数据自动生成技术

软件测试是提高软件可靠性、保证软件质量的重要手段。数据自动生成是测试自动化的重要组成部分。提出一种基于正则表达式的测试数据自动生成技术,生成的数据应该具有随机性、可控制、可定义、有意义、无错误等特性,特别是对大字段/专有类型等特殊类型的支持,可以解决目前测试数据自动生成存在的问题,具有良好的扩展性。

一种结构测试数据自动生成的框架

针对结构测试中控制流和数据流覆盖测试数据的生成都可以归结为面向路径的测试数据生成的问题,提出了一个通用的基于控制流和数据流的结构测试数据自动生成的框架。该框架根据控制流和数据流测试中所采用的覆盖标准优化选取测试路径,并以改进后的迭代松弛法为核心,对所选取的路径生成测试数据。以基于路径覆盖、分支覆盖和数据流覆盖测试数据自动生成这3种算法为核心,开发了一个测试数据自动生成的框架原型。实验结果表明该框架是可行的。

舰船装备软件测试数据自动生成方法及其应用研究

针对舰船装备软件接口报文信息量大,难于有效生成测试数据的现状,提出了一种基于网络信息交换协议的测试数据自动生成方法;首先通过分析网络信息交换协议中对接口报文的格式要求,获取测试数据要素信息,然后根据该信息自动生成接口报文数据,并且对所涉及的实际物理量和状态位数据进行必要转换,从而得到可执行的测试数据;在此基础上,开发舰船装备软件自动化测试平台,并将其应用于实际测试项目,有效提高了测试数据生成效率。

基于遗传算法的动态可变参数的测试数据自动生成工具

测试数据的生成是实现软件测试自动化的关键,这一技术的实现大大节省了软件开发的时间和费用。利用遗传算法的理论与算法特点,建立了动态可变参数的测试数据自动生成工具。通过该工具的可视化界面可以动态地输入遗传算法参数,而且能够根据不同的路径选择输入相应的适应度函数,克服了以往在源代码中修改适应度函数的缺陷。最后通过两个实验,证明了算法的优越性。

基于选择性冗余的测试数据自动生成算法

基于选择性冗余思想,提出了一种测试数据自动生成算法.算法首先利用分支函数线性逼近和极小化方法,找出程序中所有可行路径,同时对部分可行路径自动生成适合的初始测试数据集;当利用分支函数线性逼近和极小化方法无法得到正确的测试数据时,基于使得测试数据集最小的原理和选择性冗余思想,针对未被初始测试数据集覆盖的谓词和子路径进行测试数据的增补.由于新算法结合谓词切片和DUC表达式,可以从源端判断子路径是否可行,因此能有效地降低不可行路径对算法性能的影响.算法分析和实验结果表明,该算法有效地减少了测试数据数量,提高了测试性能.

应用遗传算法自动生成测试数据的实验分析

将遗传算法应用于覆盖指定路径的测试数据生成已得到了广泛的研究.具体实现中,影响测试数据生成效率的因素很多,如先验知识,GA参数,路径复杂度等.本文在简要介绍应用GA生成测试数据的关键技术后,设计实验分析了影响测试数据生成的部分因素,并据此得出了一些结论.

基于谓词切片的字符串测试数据自动生成

字符串谓词使用相当普遍．如何实现字符串测试数据的自动生成是一个有待解决的问题．针对字符串谓词，讨论了路径Ｐ＼－ａｔｈ上给定谓词的谓词切片的动态生成算法，以及基于谓词切片的字符串测试数据自动生成方法，并给出了字符串间距离的定义．利用程序ＤＵＣ（Ｄｅｆｉｎｉｔｉｏｎ＿Ｕｓｅ＿Ｃｏｎｔｒｏｌ）表达式，构造谓词的谓词切片；对任意的输入，通过执行谓词切片，获取谓词中变量的当前值；进而对谓词中变量的每一字符进行分支函数极小化，动态生成给定字符串谓词边界的ＯＮ－ＯＦＦ测试点．实验表明：该方法是行之有效的．