面向路径的测试数据自动生成工具

针对测试路径覆盖的可行性问题,给出了一种新的面向路径测试覆盖准则的测试数据自动生成工具。并对Length_N路径覆盖准则进行了定义,运用该准则对被测程序进行静态分析,得到完整路径表(CFG_PT),结合程序插装技术和遗传模拟退火算法自动生成测试数据。实验表明,该工具在实际应用中有较好的效果。

一个面向路径的软件测试辅助工具

软件测试作为保证软件质量、提高软件可靠性的重要手段 .路径覆盖准则就是考察软件测试充分性的一种重要准则 .由于严格的路径覆盖测试不可实现 ,选择一些对软件整体质量影响较大的重点路径进行测试 ,以提高软件测试工作的效率和效益 .主要针对面向对象的软件系统提出了一种通用的基于统计的自动化辅助工具 ,通过对程序代码的静态分析和插装 ,以及由大量随机测试用例驱动所得到的统计分析结果 ,为软件的功能测试和可靠性测试中的重点路径选择提供参考依据 .对该工具的主要思想、相应算法以及一些具体的实现问题进行了阐述 .

XML查询优化的面向路径可扩展模型

通过XQuery中的路径表达式的处理提出了一种更为完整和灵活的查询优化模型 ,称之为POEM (面向路径的可扩展模型 ) .与现有的解决方案不同 ,模型先给出路径表达式的形式化描述———查询路径图 ,并根据路径表达式查询中影响性能的关键因素———结构连接建立了POEM查询优化模型 .

面向路径的无线多跳网络端-端吞吐量分析

基于802.11 DCF机制的无线多跳网络性能深受MAC层的介质访问机制和上层路由机制相互作用的影响.本文面向自组织网络路径,给出了端-端最优吞吐量的模型以及计算其上下界的方法.本文的研究更加注重无线多跳网络的实际特性:分组调度可以任意方式调度,节点的载波侦听范围大于其传输范围.研究发现路径的端到端吞吐量与路径长度、分组发送速率和分组调度策略等因素密切相关.本文还分析了其他因素对端-端带宽的影响程度.本文从面向路径的分析模拟工作中得出的一些独特结论相信将有助于上层应用程序以及路由协议的研究.

基于Java语言的面向路径测试用例自动生成框架设计

软件测试是保证软件质量的重要手段,测试自动化是提高测试效率和测试质量的有效途径,测试用例自动生成是测试自动化的重要组成部分.为提高单元测试自动化程度,根据目前较先进的迭代松弛法,提出一个基于Java语言的面向路径测试用例自动生成框架,对该框架的主要思想、核心算法、主要模块及工作流程进行了阐述.该框架可以很好的为给定路径自动生成测试用例.

面向路径的迭代张弛法及改进分析

测试数据生成的自动化可以极大地促进软件测试效率和软件质量可靠性的提高。迭代张弛法是面向路径类的测试数据自动生成方法中最具代表性的一种方法,该方法自动生成测试数据的关键和实质在于约束组的建立和求解。文中通过一具体程序实例详细阐述了面向路径的迭代张弛法实现测试数据自动生成的原理和后期的方法改进,总结了该方法的优缺点,并对其它同类方法进行了分析和比较。

基于改进遗传算法的面向路径测试数据生成

在遗传算法中,面向路径测试数据自动生成存在迭代次数多、效率低的问题。为此,提出一种改进型的遗传算法。通过分析被测源程序得到其结构信息,并利用该结构信息,控制遗传算法中交叉、变异操作发生的位置及范围,提高遗传操作的精确性和目的性。实验结果表明,与传统遗传算法相比,该算法具有更快的收敛速度,测试数据生成效率更高。

面向路径的测试数据生成框架及应用

测试数据生成是软件测试的核心与关键,本文介绍了迭代松弛法以及对迭代松弛法进行改进,改进后的方法比原方法生成测试数据的能力更强,不仅能够用于白盒测试数据的自动生成,还能够用于黑盒测试数据的自动生成。在此基础上提出一个面向路径的测试数据生成框架。并讨论该框架在单元测试、组装测试中的应用。

一种面向路径的测试数据自动生成的组合方法

在研究面向路径的测试数据自动生成时,目前得到广泛应用的几种方法仍存在不少问题,算法效率普遍低下。为此,提出一种组合优化粒子群算法和蚁群算法的方法:在算法初期,先对粒子群算法作降阶操作,并利用粒子群优化算法生成初步测试结果。然后针对每个粒子的局部搜索过程,引入信息素机制以有效地保证搜索过程的多样性,进而防止搜索过程“早熟”而陷入局部最优。

面向Length_N测试覆盖准则的测试用例生成技术研究

针对路径覆盖测试的可行性,提出了一种新的路径测试覆盖准则(Length_N准则)。首先把测试用例生成归纳为多目标函数的优化问题,其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。为了提高生成效率,对遗传模拟退火算法的编码、适应度函数、交叉概率做了一定的改进;并在此基础上来自动生成测试用例。实验结果表明该方法在效率上较遗传算法、随机测试数据生成方法有很明显的提高,在可行性上比路径覆盖准则也有很大的改善。

基于调用图的类间MM路径自动生成方法研究

在面向对象的软件测试中,类间集成测试尤其困难.方法/消息路径(MM路径)是由消息连接的方法执行序列,可以很好地体现面向对象软件由对象发送消息调用方法执行的交互过程,因此非常适于面向对象软件的集成测试.结合现有调用图构建算法,提出了一种基于调用图的面向对象软件类间MM路径自动生成方法,并通过大量实验,研究了采用类层次分析和安德森指向分析这2种典型调用图构建算法对生成MM路径的数量和时间花费的影响,进而分析了面向MM路径生成的测试用例集对被测程序的结构测试覆盖效果.实验结果表明:基于调用图的类间MM路径自动生成方法是确实可行的;采用安德森指向分析较类层次分析生成类间MM路径的数量平均增加13.11%,时间消耗却平均减少27.78%;此外,针对安德森指向分析生成的类间MM路径进行面向路径的测试用例自动生成,其生成的测试用例集对被测程序获得的结构覆盖率比采用类层次分析平均提高2%～7%.因此,对于基于调用图的面向对象软件类间集成测试路径生成,基于安德森指向分析较类层次分析生成类间MM路径的效率更高.

基路径覆盖测试用例自动生成方法研究

传统基路径覆盖测试用例生成方法通过程序图求出圈复杂度,然后再得出程序的一组基路径,最后分别针对基路径组中的每条路径求出相应的测试用例,不仅繁琐,而且忽视了代码的语义相关性,导致存在路径不可达问题,也就无法生成对应的测试用例。提出了一种新的方法,利用遗传算法动态运行程序,逐渐逼近被测程序的真实逻辑圈复杂度,直接生成满足基路径覆盖测试用例的最小集合,不存在路径不可达问题。实验结果表明,该算法能够有效地生成满足基路径覆盖的测试用例。

一种基于约束的变异测试数据生成方法

作为衡量测试用例集完备性的测试策略,变异测试是一种"面向缺陷"的单元测试技术,主要用来生成完备的测试用例集.其中面向路径测试数据生成技术通过约束系统构造和求解过程实现用例集生成,是一种高效的测试用例生成技术.但目前大部分面向路径测试用例生成技术只考虑了程序语句间的控制依赖,即通过对控制流图的分析来构建约束系统,而忽略了语句间的数据依赖对约束系统的影响.充分考虑两种依赖关系,针对域削减的测试数据生成技术进行了改进,提出了一种考虑数据依赖的域削减方法.实验表明,这种方法在变异测试数据生成的成功率和执行效率上都有较大程度的提高.

基于区间必然集的测试用例生成方法

针对自动化单元测试中面向路径的测试用例生成问题,通过改进传统的基于符号执行的测试用例生成方法,提出"符号化区间"来表示和分析变量的静态取值范围,并给出简单表达式和逻辑表达式中"区间可能集"和"区间必然集"的计算方法.提出了面向路径的值区间分析算法,通过对给定路径进行前向数据流分析来计算各条边上的区间上下文环境以及各符号的必然取值区间,在路径出口处的符号值区间必然集中任意取值,可得到覆盖给定路径的测试用例.与基于约束求解的传统方法相比,文中方法省去了表达式变换及调用约束求解器的过程,对输入变量弱关联的情况能够快速、准确地生成测试用例.

An efficient parallel algorithm for shortest pathsin planar layered digraphs

This paper presents an efficient parallel algorithm for the shortest path problem in planar layered digraphs that runs in O(log^3n) time with n processors. The algorithms uses a divide and conquer approach and is based on the novel idea of a one-way separator, which has the property that any directed path can be crossed only once.

基于分支限界搜索框架的测试用例自动生成

作为软件测试领域的一个基本问题和热点问题,面向路径的测试用例自动生成有着特殊的重要意义.面向路径的测试用例生成本质上是一个约束满足问题,并通过搜索算法求解.着眼于提升搜索算法的效率,本文提出了一种新的智能算法,将分支限界和爬山法进行了有机的整合,分支限界作为全局搜索算法,而爬山法作为局部搜索算法,发挥各自的优势来对测试用例的解空间进行搜索.