基于維持種群多樣性的測(cè)試數(shù)據(jù)生成算法的研究.pdf

1、測(cè)試數(shù)據(jù)自動(dòng)化生成技術(shù)嘗試尋找一個(gè)相對(duì)小的數(shù)據(jù)集來(lái)滿足測(cè)試充分性標(biāo)準(zhǔn)，以降低軟件測(cè)試的成本，提高測(cè)試效率。由于程序語(yǔ)言的復(fù)雜性以及被測(cè)程序的多樣性，隨機(jī)生成方法和靜態(tài)分析方法存在較大的局限性。近年來(lái)，動(dòng)態(tài)測(cè)試數(shù)據(jù)生成方法成為研究的熱點(diǎn)，這類方法大部分基于元啟發(fā)式算法模型。
　　 本文提出一種基于維持種群多樣性的演化算法來(lái)求解測(cè)試數(shù)據(jù)集，以滿足條件/判定充分性標(biāo)準(zhǔn)。本文算法是一種基于擴(kuò)展分支覆蓋表的測(cè)試數(shù)據(jù)生成算法，覆蓋表存儲(chǔ)了覆

2、蓋每一個(gè)條件/判定語(yǔ)句的數(shù)據(jù)集，數(shù)據(jù)集通過(guò)淘汰算法來(lái)維護(hù)其多樣性特征。算法利用啟發(fā)信息迭代地選擇一個(gè)條件/判定語(yǔ)句作為子目標(biāo)，通過(guò)演化算法生成數(shù)據(jù)以覆蓋目標(biāo)。在此算法框架內(nèi)，本文提出了一種新的計(jì)算評(píng)估值的方法，用于計(jì)算數(shù)據(jù)與測(cè)試項(xiàng)的距離信息；以及利用歸一的曼哈頓距離計(jì)算測(cè)試數(shù)據(jù)差異性，通過(guò)淘汰原則把差異性較小的測(cè)試數(shù)據(jù)淘汰掉。算法最后階段，利用貪心算法對(duì)測(cè)試數(shù)據(jù)集進(jìn)行提取，在滿足相同的條件/判定覆蓋率的基礎(chǔ)上，減少數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)。此