軟件測(cè)試用例自動(dòng)生成技術(shù)研究.pdf

1、軟件測(cè)試的工作量很大，據(jù)統(tǒng)計(jì)，測(cè)試時(shí)間會(huì)占到總開(kāi)發(fā)時(shí)間的40％，一些可靠性要求非常高的軟件，測(cè)試時(shí)間甚至占到開(kāi)發(fā)周期的60％。由于測(cè)試的許多過(guò)程是重復(fù)性的，因此一些軟件測(cè)試工作可以應(yīng)用自動(dòng)化方法來(lái)實(shí)現(xiàn)。近年來(lái)，雖然軟件測(cè)試自動(dòng)化技術(shù)與方法有了很大的發(fā)展，但還遠(yuǎn)沒(méi)有成熟，現(xiàn)有的測(cè)試用例自動(dòng)生成技術(shù)還無(wú)法滿(mǎn)足當(dāng)前軟件測(cè)試的實(shí)際需要。為此，本文研究軟件測(cè)試用例自動(dòng)生成技術(shù)，對(duì)于解決目前測(cè)試現(xiàn)狀有著重要的理論意義和實(shí)用價(jià)值。 本文首先綜

2、述了目前國(guó)內(nèi)外在軟件測(cè)試用例自動(dòng)生成技術(shù)方面所做的工作，并基于已有的一些研究成果，對(duì)軟件測(cè)試用例自動(dòng)生成技術(shù)進(jìn)行了深入研究。主要包括以下五個(gè)方面的研究?jī)?nèi)容：基于EDPN模型的測(cè)試用例自動(dòng)生成研究、基于擴(kuò)展EDPN模型的測(cè)試用例自動(dòng)生成研究、基于程序執(zhí)行和回溯策略的路徑分析與測(cè)試研究、基于選擇性冗余的路徑分析與測(cè)試研究、基于組合匹配的測(cè)試數(shù)據(jù)自動(dòng)生成研究。論文主要工作如下： 1.基于EDPN模型的測(cè)試用例自動(dòng)生成研究：基于面向?qū)ο?/p>

3、軟件測(cè)試的層次劃分、測(cè)試方法，給出了EDPN模型的定義，設(shè)計(jì)了基于EDPN模型的類(lèi)測(cè)試模型，討論了從UML圖到EDPN圖的轉(zhuǎn)換，提出了基于EDPN有標(biāo)記的唯一輸入輸出(UIO)測(cè)試用例的生成方法，并設(shè)計(jì)了相應(yīng)的算法，討論了上述算法自動(dòng)生成測(cè)試用例的覆蓋率問(wèn)題，結(jié)果表明所有的狀態(tài)轉(zhuǎn)移都至少被覆蓋一次，因此算法能保證測(cè)試是充分的。 2.基于擴(kuò)展EDPN模型的測(cè)試用例自動(dòng)生成研究：在分析了面向?qū)ο笙到y(tǒng)中類(lèi)之間相互關(guān)系的基礎(chǔ)上，提出了一

4、種基于帶權(quán)EDPN迭代的面向?qū)ο笙到y(tǒng)的分割算法，以迭代的方法將面向?qū)ο笙到y(tǒng)分割成不同粒度而功能獨(dú)立的測(cè)試子系統(tǒng)。另外，針對(duì)交互測(cè)試，提出了基于組合EDPN模型的交互測(cè)試方法，并將該模型運(yùn)用于OATS方法中，擴(kuò)展了OATS方法。給出了一種基于擴(kuò)展OATS方法的測(cè)試用例自動(dòng)生成算法，解決了組合沖突問(wèn)題、測(cè)試用例過(guò)多而產(chǎn)生的測(cè)試用例爆炸的問(wèn)題以及OATS方法不易擴(kuò)展的問(wèn)題等。最后針對(duì)類(lèi)的層次測(cè)試，提出了一種基于事件消息驅(qū)動(dòng)的Petri網(wǎng)的協(xié)同

5、路徑生成算法，分析表明算法符合OSC測(cè)試標(biāo)準(zhǔn)。 3.基于程序執(zhí)行和回溯策略的路徑分析與測(cè)試研究：提出了基節(jié)點(diǎn)、控制節(jié)點(diǎn)、定義節(jié)點(diǎn)、定義相關(guān)控制節(jié)點(diǎn)集的概念，并給出了定義相關(guān)控制節(jié)點(diǎn)集的求解算法，在有機(jī)結(jié)合分支函數(shù)線(xiàn)性逼近和程序DUC表達(dá)方式的基礎(chǔ)上，提出了一種基于倒置二叉樹(shù)的測(cè)試數(shù)據(jù)自動(dòng)生成算法?；谧詣?dòng)構(gòu)造的倒置二叉樹(shù)，新算法能快速找出程序中所有從源節(jié)點(diǎn)到基節(jié)點(diǎn)的可行路徑，同時(shí)能為每條可行路徑自動(dòng)生成適合的測(cè)試數(shù)據(jù)。

6、4.基于選擇性冗余的路徑分析與測(cè)試研究：基于選擇性冗余思想，提出了一種測(cè)試數(shù)據(jù)自動(dòng)生成算法。算法首先利用分支函數(shù)線(xiàn)性逼近和極小化方法，在找出程序中所有可行路徑的同時(shí)對(duì)部分可行路徑自動(dòng)生成適合的初始測(cè)試數(shù)據(jù)集；當(dāng)利用分支函數(shù)線(xiàn)性逼近和極小化方法無(wú)法得到正確的測(cè)試數(shù)據(jù)時(shí)，則針對(duì)未被初始測(cè)試數(shù)據(jù)集覆蓋的謂詞和子路徑，基于選擇性冗余思想，進(jìn)行測(cè)試數(shù)據(jù)的增補(bǔ)。分析表明算法減少了測(cè)試數(shù)據(jù)的數(shù)量，提高了測(cè)試性能。 5.基于組合匹配的測(cè)試數(shù)據(jù)自