【摘要】：隨著信息化產(chǎn)業(yè)的發(fā)展,軟件的應用越來越廣泛,軟件質(zhì)量受到各行業(yè)越來越多的關注。應用人工的方法為待測程序的目標路徑設計測試用例的方法在大型軟件中很不實際�；诖�,本文改進了已有的測試用例自動生成技術。將基于條件語句相關性的不可達路徑檢測方法與改進的多目標遺傳算法相,結合生成測試用例。使用該方法可以保證的測試充分性,減少測試用例的冗余,自動生成有效測試用例的效率明顯提高。對程序基本路徑集中不可達路徑存在的問題進行了研究,不可達路徑產(chǎn)生的主要根源在于該路徑中條件語句之間的相關性,因此,通過分析條件語句之間的相關性,可以檢測不可達路徑。本文提出基于條件語句相關性的不可達路徑自動檢測理論與方法,生成程序的可達路徑集。在生成可達路徑集的基礎上,研究基于遺傳算法的多路徑覆蓋測試用例生成方法,提出解決問題的數(shù)學模型。遺傳算法生成覆蓋目標路徑的測試用例時,將測試用例生成問題轉(zhuǎn)化為優(yōu)化問題,高效求解多目標優(yōu)化問題的前提之一是設計針對性的適應度函數(shù)。已經(jīng)提出的運行一次遺傳算法能夠同時分別生成覆蓋多條且標路徑的多個測試用例方法中,選擇的后代進化個體是具有所有目標路徑適應值的平均值的個體。本文方法中,后代進化個體的適應度函數(shù)采用一個向量表示,且該向量的每個分量代表該個體針對一條目標路徑的適應值。本文提出的向量表示方法,可以更加準確地描述后代進化個體的適應值。在利用傳統(tǒng)的遺傳算法生成測試用例時,需要評價測試用例的性能,要求運行每個插裝后的程序,這樣造成了非常大的計算時間的浪費。而基于多路徑覆蓋的遺傳算法,根據(jù)目標路徑與進化個體覆蓋路徑之間的距離,計算該個體針對每一條目標路徑的適應值;然后,根據(jù)個體適應值確定是否有期望的測試用例,如果有,則保存該測試用例及其覆蓋的目標路徑,并簡化多目標優(yōu)化問題,如果沒有,則采用合適的方法對進化個體的性能進行評價;對進化個體進行選擇、交叉、變異操作,構成新一代種群。如此迭代,直到生成覆蓋所有目標路徑的測試用例。為驗證本文技術的正確性與先進性,選擇了一個工業(yè)程序和三個基準被測程序進行一系列實驗,并對實驗結果進行分析。通過實驗分析,本文提出的基于遺傳算法的多路徑覆蓋測試用例的自動生成方法,能夠提高軟件測試自動化過程,有效提高了測試用例生成效率。本課題的研究,有效提高了軟件測試從業(yè)人員的工作效率、降低了軟件開發(fā)機構的開發(fā)成本,為提升其市場競爭力意義顯著。
【學位授予單位】：南華大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：TP311.53
【圖文】：

南華大學碩士學位論文最優(yōu)個體或者平均適應值，在連續(xù)若干代進化過程沒有法基本流程圖算法的測試數(shù)據(jù)生成過程有如下：首先，對輸入數(shù)據(jù)進個體的生成通過隨機發(fā)產(chǎn)生，形成的第一代個體作為初體做為輸入，被測程序需要進行插樁。通過每次運行插到個體的適應值，根據(jù)計算的適應值對個體進行選擇、生成新的種群。經(jīng)過多次遺傳操作，直到生成滿足預期滿足其他終止條件時，算法停止遺傳算法基本流程圖如

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