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文檔簡介
1、軟件測試是保證軟件質(zhì)量的重要手段,其中測試數(shù)據(jù)的自動生成則是測試階段最關(guān)鍵的技術(shù)。近年來廣泛應(yīng)用的面向?qū)ο?OO)技術(shù),在提高了代碼重用性和增強程序靈活性的同時,由于其特性也使得傳統(tǒng)的軟件測試技術(shù)已經(jīng)不能適應(yīng)現(xiàn)代軟件開發(fā)技術(shù)的要求。統(tǒng)一建模語言(UML)作為廣泛應(yīng)用的標準系統(tǒng)建模語言,易于表達、功能強大。許多面向?qū)ο筌浖y試的研究都是圍繞UML模型展開的,所以研究基于UML模型的軟件測試可以使測試工作從軟件開發(fā)周期的早期階段開始。
2、> 粒子群優(yōu)化算法是由J.Kennedy和R.C.Eberhart于1995年提出的一種基于群體的自適應(yīng)搜索進化算法。因其概念簡單、參數(shù)較少、易于實現(xiàn)、計算速度快等特點,自提出以來已經(jīng)受到全世界研究者的廣泛重視并被應(yīng)用于許多領(lǐng)域。已有學者嘗試將粒子群優(yōu)化算法等人工智能技術(shù)運用于軟件測試中,并取得了一定的研究成果。但在進化算法的搜索過程中,算法的探測和開發(fā)能力單靠一種算法往往無法得到有效的利用。因此,本文將模擬退火算法的Metrop
3、olis準則引入到粒子群優(yōu)化算法中,得到模擬退火-粒子群融合算法,使得粒子在飛行的過程中,不僅可以接受使目標函數(shù)適應(yīng)度“變優(yōu)”的解,而且可以一定的概率接受使目標函數(shù)適應(yīng)度“變壞”的解。
本文提出了一種根據(jù)多態(tài)擴展UML模型遍歷得到多態(tài)測試路徑的方法,并利用模擬退火-粒子群優(yōu)化算法為相應(yīng)的多態(tài)測試路徑生成測試數(shù)據(jù),同時結(jié)合實例詳細地介紹了完整的實現(xiàn)方案,并在設(shè)計的測試數(shù)據(jù)自動生成工具中對該方案進行了驗證。首先對基于UML模型
4、的多態(tài)性測試問題進行了深入研究,結(jié)合多態(tài)性對UML活動圖進行擴展,并提出了一種優(yōu)化算法從擴展UML活動圖中遍歷出數(shù)量較少但覆蓋率高的測試路徑集,從而有效地解決了面向?qū)ο蠹夹g(shù)中的多態(tài)性測試問題;其次,根據(jù)測試數(shù)據(jù)自動生成的要求,利用模擬退火算法的思想對粒子群優(yōu)化算法進行改進,并將改進后的粒子群優(yōu)化算法應(yīng)用到軟件測試中,為所生成的測試路徑生成測試數(shù)據(jù)。最后,設(shè)計了一個路徑測試數(shù)據(jù)自動生成工具,用具體程序?qū)嵗龑ζ溥M行演示,并對生成的結(jié)果數(shù)據(jù)進
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