FSCS自適應(yīng)隨機(jī)測(cè)試算法的邊界效應(yīng)及運(yùn)行效率研究.pdf

1、自適應(yīng)隨機(jī)測(cè)試(Adaptive Random Testing,ART)是近幾年發(fā)展起來的一種黑盒測(cè)試方法,固定候選集的ART算法(Fixed Size Candidates Set Versionof ART,FSCS)是實(shí)現(xiàn)ART算法諸多方法中最為經(jīng)典,最為普遍認(rèn)可的算法。FSCS在發(fā)現(xiàn)程序錯(cuò)誤的能力上比隨機(jī)測(cè)試(Random Testing,RT)有顯著的提高,但是由于FSCS輸入域的有界性導(dǎo)致了FSCS的邊界效應(yīng)現(xiàn)象。同時(shí)由于F

2、SCS算法在選擇生成新的測(cè)試用例時(shí),需要大量的距離計(jì)算,尤其是當(dāng)失效率較小和維數(shù)較大的情況下,執(zhí)行算法的龐大開銷達(dá)到令人難以忍受的程度,嚴(yán)重影響了測(cè)試工作的效率。
　　 本文對(duì)FSCS及其相關(guān)的算法作了深入分析,并查閱了大量文獻(xiàn)資料,在此基礎(chǔ)上,借助于環(huán)的思想提出了環(huán)形FSCS(Circled FSCS,C-FSCS),把有邊界的輸入域變換為無邊界的環(huán),從而徹底消除了輸入域的邊界,從根本上解決了FSCS算法的邊界效應(yīng)。針對(duì)FSC

3、S算法開銷較大的問題,本文進(jìn)一步提出了改進(jìn)的C-FSCS(Improved C-FSCS,IC-FSCS),直接消減掉絕大部分不必要的距離計(jì)算,從而極大的提高了算法的運(yùn)行效率。
　　 此外,本文還將上述方法應(yīng)用于基于限制區(qū)域的隨機(jī)測(cè)試算法(RestrictedRandom Testing,RRT),提出了環(huán)形RRT算法(Circled RRT,C-RRT)和其改進(jìn)算法IC-RRT(Improved C-RRT),解決了RRT算法