新型軟件測試技術(shù)研究與實現(xiàn).pdf

1、軟件測試是保證軟件質(zhì)量和可靠性的主要手段，而測試數(shù)據(jù)的設(shè)計是軟件測試的重要環(huán)節(jié)，測試數(shù)據(jù)的自動生成是其關(guān)鍵和難點。隨著軟件技術(shù)的發(fā)展，程序的規(guī)模逐漸增大，復(fù)雜度也逐漸增加。在軟件的開發(fā)過程中，完全依靠人力進行分析測試效率太低，而且不能保證軟件質(zhì)量。測試過程中的一個主要問題是生成具有一定覆蓋度的測試數(shù)據(jù)，并且這些數(shù)據(jù)不屬于等價類。如果有一種工具能自動地分析程序并且生成測試數(shù)據(jù)，將大大地提高軟件的可靠性并且節(jié)約大量的人力。目前自動生成測試數(shù)

2、據(jù)的工具已有很多，但是大多數(shù)都有一定的局限性，不能完全自動地生成測試數(shù)據(jù)，所能處理的數(shù)據(jù)類型也有限，也只能用于局部的單元測試。 本文首先簡要介紹該領(lǐng)域的研究進展，闡述了軟件自動化的基本理論，著重對軟件測試的試探法的遺傳算法和馬爾科夫鏈模型進行了深入研究，并在此基礎(chǔ)上提出了改進，給出了新的測試用例的設(shè)計方法以及如何根據(jù)該方法自動生成測試用例。 本文在遺傳算法的基礎(chǔ)上分析了自適應(yīng)遺傳算法，提出改進了的自適應(yīng)遺傳算法，并對它們

3、分別進行了仿真分析。同時引入了遺傳算法與模擬退火算法相結(jié)合的遺傳模擬退火算法，驗證了遺傳模擬退火算法在搜索最優(yōu)問題上的優(yōu)越性。利用遺傳模擬退火算法提出了面向路徑的測試用例數(shù)據(jù)自動生成方法和基于覆蓋率的測試用例方法。 馬爾科夫鏈?zhǔn)褂媚Ｐ褪怯秒S機過程模型來描述軟件的使用方式，基于馬爾科夫鏈模型的軟件統(tǒng)計測試方法首先構(gòu)造出軟件的馬爾科夫鏈?zhǔn)褂媚Ｐ?，描述軟件的使用方式，并結(jié)合遺傳模擬退火算法自動生成狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣，用于指導(dǎo)測試用例的生