国家教育部博士点基金(20100095110006)
- 作品数：9 被引量：60H指数：6
- 相关作者：巩敦卫田甜张岩任丽娜张婉秋更多>>
- 相关机构：中国矿业大学牡丹江师范学院武汉大学更多>>
- 发文基金：国家教育部博士点基金国家自然科学基金江苏省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于路径相关性的回归测试数据进化生成被引量：7
- 2015年
- 尽管回归测试是一种重要的软件测试方法,但是,如何选择测试目标,并充分利用已有的测试数据,目前尚缺乏有效的方法.文中基于路径相关性,研究求解回归测试数据生成问题的新方法,以高效地进化生成可用于回归测试的测试数据集.该方法根据路径与节点的相关矩阵,首先进行目标路径排序,并基于路径相关性,建立新的覆盖影响路径的回归测试数据生成问题的数学模型;其次,结合遗传算法对上述模型求解时,利用穿越已有目标路径的测试数据,编码后取代进化种群的部分个体.将所提方法应用于多个基准和工业程序的测试,并与其他回归测试数据生成方法比较,最后实验结果表明,所提方法能够有效提高生成测试数据的效率.
- 吴川巩敦卫
- 关键词：测试数据生成遗传算法
- 基于分组的并行程序多路径覆盖测试数据进化生成被引量：1
- 2014年
- 尽管并行软件测试已经得到软件工程界的广泛关注,但是,如何高效生成覆盖并行软件多条路径的测试数据,相关的研究还比较少。本文研究消息传递并行程序多路径覆盖测试数据生成问题,并提出基于分组的测试数据进化生成方法。首先根据并行程序包含的进程数、可用的计算资源以及路径相似度,将目标路径分成若干组,并基于每组目标路径,建立多路径覆盖测试数据生成问题的数学模型;然后采用多种群并行遗传算法求解上述模型,使得一次运行遗传算法,生成覆盖所有目标路径的测试数据。性能分析表明,所提出的目标路径分组方法不但能够保证不同组包含的目标路径相差很少,而且同一组的目标路径之间具有很大的相似度。将所提方法应用于4个基准程序的测试中,并与已有方法比较,结果表明,所提方法在保证路径覆盖率的前提下,可大大缩减个体评价次数和耗时。
- 田甜巩敦卫
- 关键词：软件测试测试数据遗传算法
- 基于搜索空间自动缩减的路径覆盖测试数据进化生成被引量：21
- 2012年
- 提出一种基于搜索空间自动缩减的路径覆盖测试数据进化生成方法,首先,确定目标路径与输入变量之间的关系,将可分目标路径分离出与部分分量相关的子路径;然后,固定被穿越子路径对应的输入分量,并缩小交叉和变异操作的范围,使种群在不断缩小的空间里寻找测试数据,以提高测试数据生成的效率;最后,将提出的方法用于基准程序的路径覆盖测试数据生成,并与传统方法和随机法比较.结果表明,本文方法在生成测试数据需要的进化代数、运行时间和成功率等指标上均具有优越性.
- 张岩巩敦卫
- 关键词：软件测试测试数据遗传算法
- 回归测试数据进化生成被引量：13
- 2014年
- 采用遗传算法生成回归测试数据近年来得到普遍关注,该方法高效生成测试数据的前提是合理利用已有的测试数据形成初始进化种群,并设计有针对性的遗传操作.但是,到目前为止,相关的研究成果尚不多见.文中研究采用遗传算法生成回归测试数据以覆盖目标路径时,已有测试数据的利用问题,提出一种新的回归测试数据进化生成方法.该方法根据已有测试数据穿越的路径与目标路径的相似度,选择合适的测试数据,作为初始进化种群的部分个体.进一步,根据已有测试数据穿越的路径与目标路径不相同子路径的节点对应的输入分量,确定对进化个体实施遗传操作的位置.理论分析表明,所提方法可以有效提高测试数据生成效率.将所提方法应用于典型基准和工业程序的测试,并与已有方法比较,实验结果证实了所提方法的优越性.
- 巩敦卫任丽娜
- 关键词：测试数据生成遗传算法
- 消息传递并行程序路径覆盖测试数据生成问题的模型及其进化求解方法被引量：10
- 2013年
- 测试数据生成是软件测试的关键,近年来得到国内外学者的广泛关注.但是,已有的研究成果主要面向串行程序.任务划分、进程调度和网络延迟,使得并行程序的执行具有不确定性,给并行程序的测试数据生成带来很大挑战.文中研究消息传递并行程序面向路径覆盖的测试数据生成问题,提出并行程序的路径表示,定义等价路径并给出寻找方法.基于此,建立并行程序路径覆盖测试数据生成问题的数学模型,并采用遗传算法求解该模型.作者将所提方法应用于6个基准测试程序,并与随机法比较.实验结果表明,文中所提方法可以高效生成覆盖目标路径的测试数据.
- 田甜巩敦卫
- 关键词：软件测试测试数据遗传算法
- 基于稀有数据扑捉的路径覆盖测试数据进化生成方法被引量：20
- 2013年
- 采用遗传算法自动生成路径覆盖的测试数据是软件测试自动化研究的热点.现有方法设计适应值函数时,对穿越难以覆盖节点的稀有数据保护不够理想,因而影响测试数据生成效率的提高.文中在测试数据进化生成时动态扑捉稀有数据,通过统计每代种群中目标路径各节点被穿越的个体数量,得到个体对生成穿越目标路径测试数据的贡献,以此作为权重调整个体的适应值,使得稀有数据的适应值增加,以便在后续进化中得到保留,从而提高测试数据生成的效率.基准程序和工业用例的测试结果表明,与传统方法及随机法比较,文中方法生成覆盖路径的测试数据效率较高.
- 张岩巩敦卫
- 关键词：软件测试遗传算法
- 基于自适应分组的大规模路径覆盖测试数据进化生成被引量：8
- 2011年
- 复杂软件大规模路径覆盖测试数据生成问题普遍存在,但缺乏有效的解决方法,为此提出一种基于自适应分组的大规模路径覆盖测试数据进化生成方法.在进化过程中,通过合并满足条件的组,将测试数据生成问题转化为数量不断减少的约束多目标优化问题,采用多种群遗传算法加以解决,并给出了合并后的种群形成策略.将所提出的方法应用于基准测试程序,结果表明可以大大减少测试数据生成时间,为提高软件测试效率提供了一条可行途径.
- 巩敦卫张婉秋
- 关键词：软件测试遗传算法自适应
- 基于目标语句占优关系的软件可测试性转化被引量：2
- 2013年
- 标记变量问题是基于搜索的软件测试数据生成的关键问题之一.本文提出一种基于目标语句占优关系的软件可测试性转化理论与方法,思想是:对于涉及标记变量问题的目标语句,如果存在另一目标语句(集),使得该目标语句(集)占优原有目标语句,则用新的目标语句(集)代替原有目标语句生成测试数据,从而消除标记变量的不利影响.将本文方法应用于典型被测程序,实验结果表明,该方法可以有效解决标记变量问题,从而提高测试数据的生成效率.
- 姚香娟巩敦卫
- 关键词：测试数据生成遗传算法
- 基于覆盖难度选择路径的测试数据进化生成
- 2014年
- 为了解决消息传递并行程序路径覆盖测试数据生成问题,提出一种基于覆盖难度选择目标路径的测试数据进化生成方法.通过影响路径执行的变量、路径关键条件的复杂度,以及Halstead测度等,选择最容易覆盖的路径作为目标路径,以降低目标路径覆盖的难度;基于该路径,建立测试数据生成问题的数学模型;采用遗传算法生成覆盖目标路径的测试数据.将所提方法应用于5个基准并行程序的测试数据生成,并与已有方法比较.结果表明,所提方法能够减少测试数据生成过程中的计算量,使用较少的个体评价次数,有效生成覆盖并行程序路径的测试数据.
- 田甜巩敦卫
- 关键词：软件测试测试数据生成遗传算法
