本文關鍵詞：改進和聲搜索算法生成組合測試用例策略研究

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【摘要】：組合測試方法能夠在確保檢錯能力的前提下,使用較小規(guī)模的測試用例集對系統(tǒng)中由于復雜因素間的相互作用而導致的軟件故障進行檢測。但是,測試用例集的構造是個NP完全問題�，F(xiàn)有的方法多基于貪心算法或者啟發(fā)式算法生成組合測試用例,并通過對這些算法的改進以改善測試用例的生成效率和測試用例集的規(guī)模。在實際項目中,待測的軟件系統(tǒng)通常由多個復雜的因素相互交集和約束組合而成,因此,常規(guī)的組合測試方法也面臨著挑戰(zhàn)。為了使用較少規(guī)模的測試用例集對系統(tǒng)參數(shù)間的交互作用進行全面地測試,研究者提出了可變強度的t-way組合測試方法。作為一種科學、有效的測試方法,可變強度的t-way組合測試技術成為了學者研究的關鍵問題之一。本文系統(tǒng)回顧和總結了現(xiàn)有的組合測試用例生成技術,針對組合測試模型中參數(shù)的約束和可變力度的交互問題進行了深入研究,提出了兩種基于和聲搜索算法(Harmony Search Algorithm,HSA)改進的組合測試用例集構造策略。具體貢獻可以概括為以下三個方面:(1)通過對和聲搜索算法中初始和聲庫的生成方式進行改進,提出了多和聲庫競爭的和聲搜索算法(Multi-HM Competitive Harmony Search Algorithm,MHCHS)生成組合測試用例策略。在標準的HSA中新解的生成直接受初始和聲庫(Harmony Memory,HM)的影響。本文采用多個小規(guī)模HM代替一個大規(guī)模的HM進行獨立更新,并受自然界中種群間相互合作與競爭達到共同發(fā)展的思想啟發(fā),將較優(yōu)的新解更新到多個小規(guī)模和聲庫中進一步改善HM中解的質量來增強算法的尋優(yōu)能力。最后詳細分析了算法中參數(shù)初始值設定對生成組合測試用例集規(guī)模的影響,得出該配置下最好的參數(shù)值選擇。(2)通過對和聲搜索算法中參數(shù)的自適應調整,提出了帶災變的蝙蝠-和聲搜索算法(Catastrophe Strategy Bat-Harmony Search Algorithm,CSBHS)生成組合測試用例策略。標準HSA中的HMCR和PAR決定了新解產(chǎn)生的方式。本文將同是基于“聲音”的物理模型下的蝙蝠算法與和聲算法結合起來,模擬蝙蝠發(fā)送超聲波尋找獵物過程就是和聲算法中尋找最優(yōu)解的過程。通過發(fā)出聲波的速率和發(fā)出聲波的響度的物理規(guī)律自適應調整HSA中的參數(shù)HMCR和PAR,并結合算法的實用性引入災變策略,防止算法陷入局部而不能尋找到較優(yōu)解的問題。同樣,詳細分析了算法中參數(shù)初始值的設定對算法生成測試用例規(guī)模的影響,并分析了災變策略引入的有效性,得出該配置下最好的參數(shù)值選擇;(3)將分析得出的最好參數(shù)取值帶入MHCHS策略和CSBHS策略中,并和已有的基于智能優(yōu)化算法的組合測試用例生成策略作比較,分析兩種改進和聲搜索算法的實驗結果。通過實驗表明,本文設計的兩種改進和聲搜索算法在不同的配置下需要選定合適的參數(shù)初始值幫助最優(yōu)解的生成;MHCHS和CSBHS策略在處理可變力度交互和帶有約束的組合測試用例生成上比標準HSA策略更有競爭力,其中,CSBHS策略中災變策略的引入改善了最終測試用例集的規(guī)模。
【學位授予單位】：浙江理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP311.53

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