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1、基于模型的GUI測(cè)試方法(MBGT)可自動(dòng)化生成測(cè)試用例,提高測(cè)試效率。大多數(shù)MBGT方法的模型都是固定不變的,測(cè)試過程中,相應(yīng)的GUI模型只能以既定不變的角度模擬和考察GUI,在MBGT中引入多級(jí)形態(tài)模型MMM(multilevel morphology model)可以實(shí)現(xiàn)從不同的形態(tài)角度考察系統(tǒng),并在測(cè)試資源的接受范圍內(nèi),可控地?cái)U(kuò)大模型所考察的上下文范圍,從而提高錯(cuò)誤檢測(cè)效力。但多級(jí)形態(tài)模型只能整體擴(kuò)展到高階,無法有效地區(qū)分測(cè)試的
2、重點(diǎn)內(nèi)容,且擴(kuò)展后的高級(jí)模型測(cè)試用例長(zhǎng)、數(shù)量眾多,結(jié)合變異測(cè)試時(shí),無法完全排除等價(jià)、無效變異體,極大地影響了測(cè)試效率。
對(duì)此,提出一種可進(jìn)行局部擴(kuò)展的多級(jí)形態(tài)模型分割方法以及相應(yīng)的測(cè)試用例生成策略,該方法通過對(duì)GUI事件的分類,實(shí)現(xiàn)對(duì)基礎(chǔ)模型的分割與化簡(jiǎn),并根據(jù)分割后的模型特點(diǎn),采用廣度優(yōu)先搜索(BFS)與中國郵遞員問題(CPP)求解算法生成測(cè)試用例。在變異測(cè)試中,根據(jù)分割后的模型邊界劃定變異算子的執(zhí)行范圍,通過優(yōu)化的變異體選
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