發(fā)布時間：2017-07-26 07:05

  本文關鍵詞：基于EFSM的測試用例自動生成方法的研究

  更多相關文章： 軟件測試 EFSM模型 測試用例自動生成 測試序列 分散搜索算法

【摘要】：信息技術的快速發(fā)展,軟件產品越來越被應用到社會中的各個方面,但是,隨之而出現(xiàn)的軟件質量及安全問題阻礙著它的蓬勃發(fā)展。因此,保證軟件質量已成為當今廣大專家學者和工程人員的重點研究方向。軟件測試一直以來都是確保軟件質量和安全的重要措施。然而隨著軟件復雜性的加劇和軟件規(guī)模的增加,軟件測試已成為一種復雜、耗時的工作,為了降低軟件測試在整個軟件開發(fā)過程中的人力及物力開銷,提高軟件整體的質量和可靠性,軟件測試的自動化技術已成為現(xiàn)如今亟須解決的問題。軟件測試自動化技術其中的一個關鍵點就在于測試用例的自動生成。基于模型的測試是一種有效的軟件測試方法,它可以有效地描述復雜軟件系統(tǒng)的狀態(tài)和行為。其中擴展有限狀態(tài)機(Extend Finite State Machine,EFSM)是有限狀態(tài)機(Finite State Machine,FSM)在原有的基礎上,擴展上下文變量以及作用在上下文變量上的謂詞條件和操作而來,因此,EFSM可以更加精確地描述軟件系統(tǒng)的狀態(tài)行為,被廣泛應用于實際工程之中。但由于EFSM的復雜性,使得對EFSM模型進行測試用例自動生成這一過程更加復雜,因而仍然是一項攻堅難題。本文在已有的研究基礎上對EFSM模型的測試用例自動生成方法進行了深入研究,主要包括以下幾個方面:(1)由于EFSM模型本身是靜態(tài)的,但是在測試過程中,必須使得EFSM模型能夠根據(jù)輸入變量得到執(zhí)行,進而得到測試用例。本文采用UML建模的方法,利用SMC工具將EFSM模型轉換為Java代碼,結合圖論的廣度優(yōu)先搜索算法使得靜態(tài)EFSM模型具有動態(tài)執(zhí)行能力,從而建立了EFSM的可執(zhí)行模型。(2)本文在深入分析和研究了前人對于測試序列自動生成方法的基礎上,將EFSM模型狀態(tài)圖轉換為遷移圖,進而采用改進廣度優(yōu)先搜索方法自動生成從初始遷移到達其他各個目標遷移的可行測試序列。在生成測試序列的過程中采用基于數(shù)據(jù)流和控制流的沖突檢測方法來識別測試序列的沖突問題,然后,綜合考慮測試序列長度和以及操作變量的類型,設計測試序列可行性度量方法定量分析測試序列的可行性與有效性。(3)根據(jù)前面獲得的測試序列,本文深入分析和探討了智能優(yōu)化算法對于測試數(shù)據(jù)自動生成方面的有效性和高效性,重點介紹了遺傳算法和分散搜索算法。進而針對前面已經獲得的從初始遷移到達其他各個遷移的測試序列,采用分散搜索算法進行測試數(shù)據(jù)的自動生成。本文設計并實施了一系列實驗驗證本文測試序列生成方法的有效性,然后將本文使用的分散搜索算法與遺傳算法在測試數(shù)據(jù)自動生成方面進行比較,從而驗證分散搜索算法的有效性。實驗結果表明,本文提出的測試序列生成方法能夠有效并且高效的生成可行測試序列,分散搜索算法對于測試數(shù)據(jù)的自動生成相比于遺傳算法在本實驗中更具有優(yōu)勢。
【關鍵詞】：軟件測試 EFSM模型 測試用例自動生成 測試序列 分散搜索算法
【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
【目錄】：

• 摘要4-6
• Abstract6-10
• 第1章 緒論10-15
• 1.1 課題背景及其意義10-11
• 1.2 國內外研究現(xiàn)狀11-13
• 1.2.1 測試序列自動生成的研究現(xiàn)狀11-12
• 1.2.2 測試數(shù)據(jù)自動生成的研究現(xiàn)狀12-13
• 1.3 主要研究內容和解決的主要問題13-14
• 1.4 論文的組織結構14-15
• 第2章 基于模型的軟件測試技術15-22
• 2.1 軟件測試理論基礎15-17
• 2.2 基于模型的測試17-21
• 2.3 本章小結21-22
• 第3章 EFSM模型的測試序列自動生成方法設計22-33
• 3.1 EFSM模型相關描述22-23
• 3.1.1 EFSM模型部分術語及定義22-23
• 3.1.2 基于EFSM模型的測試覆蓋準則23
• 3.2 模型轉換23-25
• 3.3 EFSM的可執(zhí)行模型建立25-27
• 3.4 EFSM模型的可執(zhí)行路徑生成描述27
• 3.5 測試序列生成與判定27-32
• 3.5.1 測試序列生成27-29
• 3.5.2 路徑可行性分析29-32
• 3.6 本章小結32-33
• 第4章 EFSM模型的測試數(shù)據(jù)自動生成方法實現(xiàn)33-46
• 4.1 啟發(fā)式搜索算法概述33-34
• 4.2 遺傳算法34-38
• 4.2.1 遺傳算法概述34-35
• 4.2.2 遺傳算法的組成要素35-38
• 4.3 分散搜索算法38-41
• 4.3.1 算法介紹38
• 4.3.2 算法組成元素38-39
• 4.3.3 算法模板流程39-41
• 4.4 測試數(shù)據(jù)自動生成方法實現(xiàn)41-45
• 4.4.1 分散搜索算法實現(xiàn)細節(jié)41-43
• 4.4.2 測試數(shù)據(jù)生成的過程43-44
• 4.4.3 測試數(shù)據(jù)生成舉例44-45
• 4.5 本章小結45-46
• 第5章 實驗仿真設計與分析46-55
• 5.1 實驗目標模型46-47
• 5.2 測試序列生成方法的有效性47-52
• 5.2.1 實驗設計47
• 5.2.2 實驗結果與分析47-52
• 5.3 測試數(shù)據(jù)生成方法的有效性52-54
• 5.3.1 實驗設計52
• 5.3.2 實驗結果與分析52-54
• 5.4 本章小結54-55
• 第6章 總結與展望55-57
• 6.1 論文總結55-56
• 6.2 未來工作展望56-57
• 參考文獻57-60
• 致謝60-61
• 攻讀學位期間的研究成果61

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