基于變量分組的路徑覆蓋測(cè)試數(shù)據(jù)生成建模及進(jìn)化求解.pdf

1、計(jì)算機(jī)軟件是信息產(chǎn)業(yè)的重要組成部分，如何保證其安全、穩(wěn)定和可靠性,一直是學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界的熱門研究問題和關(guān)注焦點(diǎn)。提高軟件質(zhì)量的重要且不可或缺的措施之一，是在投入市場(chǎng)使用之前進(jìn)行大量測(cè)試，從而挖掘軟件中可能存在的各種缺陷，并及時(shí)修復(fù)和改完善。而要進(jìn)行軟件測(cè)試,就要按照一定的測(cè)試準(zhǔn)則，生成相應(yīng)的測(cè)試數(shù)據(jù)，從而保證測(cè)試的有效性和可靠性。
　　路徑覆蓋測(cè)試是一種非常高效且經(jīng)典的測(cè)試方法。路徑覆蓋測(cè)試需要對(duì)給定的目標(biāo)路徑，生成能夠覆蓋所有目

2、標(biāo)路徑的測(cè)試數(shù)據(jù)。但是，對(duì)一些復(fù)雜軟件，有些路徑很難覆蓋，利用傳統(tǒng)方法生成測(cè)試數(shù)據(jù)的效率很低。利用進(jìn)化優(yōu)化方法解決路徑覆蓋測(cè)試問題，已經(jīng)取得了很多研究成果。但是，當(dāng)變量的個(gè)數(shù)很多時(shí)，利用遺傳算法生成測(cè)試數(shù)據(jù)時(shí)，效率非常底下，原因在于，變量個(gè)數(shù)的增加導(dǎo)致問題的搜索空間急劇加大，從而使得搜索難度加大。另外，當(dāng)目標(biāo)路徑個(gè)數(shù)很多時(shí)，利用傳統(tǒng)遺傳算法生成測(cè)試數(shù)據(jù)的效率也有待進(jìn)一步提高。鑒于此，本文提出基于變量分組的測(cè)試數(shù)據(jù)生成方法，有效提高測(cè)試數(shù)

3、據(jù)生成質(zhì)量。首先，結(jié)合圖的基本概念和程序的控制流圖，判斷變量與節(jié)點(diǎn)、變量與路徑以及變量之間的相互關(guān)系，給出變量的相關(guān)性定義；然后，根據(jù)變量之間的相關(guān)性實(shí)現(xiàn)對(duì)變量的分組，將多變量輸入的高維優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化為多個(gè)含有少變量的子優(yōu)化問題，每一個(gè)子問題都是包含與目標(biāo)路徑相關(guān)的少量輸入變量；最后，結(jié)合變量分組結(jié)果，采用協(xié)同進(jìn)化遺傳算法求解所建立的優(yōu)化模型，實(shí)現(xiàn)目標(biāo)路徑覆蓋測(cè)試數(shù)據(jù)生成。最后的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，采用分組策略可以提高測(cè)試數(shù)據(jù)生成的效率。

4、>　　其次，給出了基于路徑分組的多路徑覆蓋測(cè)試數(shù)據(jù)生成方法。首先，利用變量之間的連接強(qiáng)度對(duì)變量進(jìn)行分割，將變量分為若干組；然后，根據(jù)變量分組的結(jié)果，并依據(jù)變量所在節(jié)點(diǎn)的位置信息以及節(jié)點(diǎn)與路徑的關(guān)系，以及路徑與路徑之間的相似度，對(duì)程序中包含的多個(gè)目標(biāo)路徑進(jìn)行分組，從而將覆蓋所有目標(biāo)路徑問題轉(zhuǎn)化為有限分組后的路徑覆蓋問題；最后，采用合作型協(xié)同進(jìn)化算法對(duì)模型進(jìn)行求解，更快的生成覆蓋所有目標(biāo)路徑的測(cè)試數(shù)據(jù)。最后的實(shí)驗(yàn)證明了該方法的有效性。