降低變異測試代價方法的研究.pdf

1、隨著信息時代的到來，軟件逐漸滲透到社會的各個領(lǐng)域，給人類社會帶來了諸多好處，但同時，軟件質(zhì)量問題也給人類社會造成了巨大的危害。軟件產(chǎn)品的質(zhì)量牽動著社會的命脈，如何開發(fā)出高質(zhì)量的軟件是軟件行業(yè)急需解決的問題。
　　 軟件測試是保證軟件質(zhì)量的重要手段，貫穿于整個軟件開發(fā)生命周期。測試的直接目的是在軟件投入使用之前，盡可能的發(fā)掘軟件中可能存在的錯誤與缺陷，并加以糾正，從而保證軟件的質(zhì)量和性能。
　　 變異測試是一種基于錯誤的軟

2、件測試技術(shù)，能夠系統(tǒng)的模擬軟件中的各種缺陷，并在測試過程中構(gòu)造能夠揭示這些錯誤的數(shù)據(jù)集。變異測試一方面可以構(gòu)造完備的測試數(shù)據(jù)集用來揭示軟件缺陷，另一方面，又可以作為衡量測試數(shù)據(jù)集充分度的準(zhǔn)則，評估測試的充分性。但是，變異測試的高代價嚴(yán)重阻礙了它的廣泛應(yīng)用，本文從導(dǎo)致高代價的兩個原因——龐大的測試用例數(shù)目，龐大的變異體及等價變異體數(shù)目出發(fā)，對降低變異測試的代價問題進行了研究。
　　 測試用例的優(yōu)化是降低變異測試代價的一個重要手段。

3、已有優(yōu)化算法的評估多以代碼覆蓋為基礎(chǔ)，這并不能完全反應(yīng)程序的錯誤狀況，因為高代碼覆蓋率的測試用例并不一定具有高的揭示錯誤的能力。因此，本文結(jié)合變異測試，從新的角度——錯誤覆蓋出發(fā)，對幾種搜索算法，包括兩種貪心算法（基本貪心算法、額外貪心算法）、一種啟發(fā)式算法（爬山算法）、及遺傳算法的優(yōu)化效果進行了評估。實驗證明，額外貪心算法的優(yōu)化效果最優(yōu)，該實驗結(jié)果的置信度更高。
　　 變異體的約簡是降低變異測試代價的又一重要手段。本文提出基于