本文關(guān)鍵詞： 軟件測(cè)試 變異測(cè)試 測(cè)試用例生成 變異分支 集合進(jìn)化 占優(yōu)關(guān)系 占優(yōu)度　出處：《中國(guó)礦業(yè)大學(xué)》2017年博士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：軟件測(cè)試用于檢測(cè)軟件中可能存在的缺陷,從而改善軟件質(zhì)量。軟件測(cè)試的一個(gè)核心問(wèn)題是生成高質(zhì)量的測(cè)試用例集,從而檢測(cè)軟件中的缺陷。作為一種面向缺陷的測(cè)試技術(shù),變異測(cè)試不僅能有效評(píng)價(jià)現(xiàn)有測(cè)試用例集的質(zhì)量,也能輔助生成高質(zhì)量的測(cè)試用例集,其準(zhǔn)則是殺死一定數(shù)量的變異體。然而,為數(shù)眾多的變異體導(dǎo)致高昂的測(cè)試代價(jià),嚴(yán)重影響這一技術(shù)在實(shí)際測(cè)試中的廣泛應(yīng)用。已有的基于變異測(cè)試的測(cè)試用例生成方法,其效率十分低下,因此,研究新的測(cè)試用例生成方法是非常必要的。通過(guò)約簡(jiǎn)變異體數(shù)量,也非常有助于提高測(cè)試用例的生成效率。本文基于變異測(cè)試研究新的測(cè)試用例生成方法,以高效生成具有很高缺陷檢測(cè)能力的測(cè)試用例集。首先,針對(duì)變異測(cè)試用例生成問(wèn)題,提出基于集合進(jìn)化的測(cè)試用例生成方法。所提方法首先基于弱變異測(cè)試轉(zhuǎn)化方法,將變異前后的語(yǔ)句組合成能夠反映殺死對(duì)應(yīng)變異體的必要性條件,并利用組合后的條件語(yǔ)句構(gòu)建變異分支。因此,覆蓋變異分支真分支的測(cè)試用例集,能夠以弱變異測(cè)試準(zhǔn)則殺死對(duì)應(yīng)的變異體。然后,將所有變異分支集成到原程序中,形成新的被測(cè)程序,從而將殺死變異體的變異測(cè)試問(wèn)題,轉(zhuǎn)化為覆蓋變異分支真分支的分支覆蓋測(cè)試問(wèn)題。接著,基于轉(zhuǎn)化后的新程序,建立新的測(cè)試用例生成問(wèn)題的數(shù)學(xué)模型,對(duì)該模型的一次求解,能夠生成殺死所有變異體的測(cè)試用例集。最后,在利用集合進(jìn)化方法求解上述模型時(shí),設(shè)計(jì)具有針對(duì)性的適應(yīng)度函數(shù)和進(jìn)化策略。所提方法能夠顯著降低基于變異測(cè)試的測(cè)試用例生成成本。然后,轉(zhuǎn)化后的新程序中集成了為數(shù)眾多的變異分支,顯著增加了轉(zhuǎn)化后新程序的復(fù)雜度,從而降低了測(cè)試用例生成的效率。針對(duì)這一問(wèn)題,提出基于占優(yōu)關(guān)系的變異體約簡(jiǎn)方法。所提方法在轉(zhuǎn)化后的新程序中,分析變異分支之間的占優(yōu)關(guān)系,由于覆蓋非被占優(yōu)變異分支的測(cè)試用例集,也能夠覆蓋被占優(yōu)變異分支,因此,被占優(yōu)變異分支對(duì)應(yīng)的變異體是冗余的,而非被占優(yōu)變異分支對(duì)應(yīng)的變異體則是約簡(jiǎn)后的變異體。在分析非被占優(yōu)變異分支時(shí),構(gòu)建占優(yōu)關(guān)系圖,并利用圖中入度為0的頂點(diǎn),識(shí)別非被占優(yōu)變異分支。由于僅需覆蓋非被占優(yōu)變異分支,生成的測(cè)試用例集就能夠以弱變異測(cè)試準(zhǔn)則殺死所有變異體,因此,所提方法能夠約簡(jiǎn)變異體數(shù)量,從而提高測(cè)試用例的生成效率。接著,為了提高分析占優(yōu)關(guān)系的效率,增強(qiáng)基于占優(yōu)關(guān)系約簡(jiǎn)變異體方法的實(shí)用性,提出統(tǒng)計(jì)占優(yōu)分析方法。所提方法通過(guò)建立統(tǒng)計(jì)分析模型,利用測(cè)試用例集自動(dòng)檢測(cè)新程序中變異分支之間的占優(yōu)關(guān)系,并構(gòu)建占優(yōu)關(guān)系圖。根據(jù)占優(yōu)關(guān)系圖中入度為0的頂點(diǎn),得到非被占優(yōu)變異分支,其對(duì)應(yīng)的變異體就是約簡(jiǎn)后的變異體。所提方法能夠自動(dòng)檢測(cè)占優(yōu)關(guān)系,從而有效約簡(jiǎn)變異體。最后,研究表明具有優(yōu)先級(jí)排序的測(cè)試用例集,使得缺陷檢測(cè)能力強(qiáng)的測(cè)試用例能夠優(yōu)先執(zhí)行,從而降低實(shí)際軟件測(cè)試中缺陷檢測(cè)的成本。鑒于此,提出基于占優(yōu)度的測(cè)試用例生成方法。所提方法提出占優(yōu)度的概念,以確定非被占優(yōu)變異分支的順序,占優(yōu)度在數(shù)值上等于非被占優(yōu)變異分支占優(yōu)的變異分支數(shù)量,即占優(yōu)圖中對(duì)應(yīng)頂點(diǎn)的出度;并基于占優(yōu)度提出兩種策略,以選擇非被占優(yōu)變異分支,優(yōu)先生成缺陷檢測(cè)能力強(qiáng)的測(cè)試用例。此外,針對(duì)建立的測(cè)試用例生成問(wèn)題的數(shù)學(xué)模型,設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)了集合進(jìn)化測(cè)試用例生成的原型系統(tǒng),并詳細(xì)介紹該系統(tǒng)的使用方法。本文研究成果豐富了變異測(cè)試?yán)碚?降低了變異測(cè)試的成本,提高了測(cè)試用例的生成效率。
[Abstract]:Software testing for possible defect detection software, thus improving the quality of software. One of the core issues of software testing is to generate test cases with high quality, so as to detect defects in the software. As a kind of defect oriented testing technology, not only can effectively evaluate the quality variation test of existing test suite, the test case is can generate high quality set, its principle is to kill a certain number of variants. However, lead to high cost of testing for a number of variants, extensive application of this technology in the practical test has been seriously affected. Some test case generation method based on mutation testing, its efficiency is very low, therefore, the method of test case study on the new generation is necessary. Through the reduction of number of variants, also helps to improve the efficiency of test generation. Based on the variation of study to test new measurement Test case generation method, test case generation, has very high detection ability set. Firstly, aiming at the problem of mutation testing case generation, put forward the method of test case generation set. Based on the evolution of the proposed method based on weak mutation testing transformation method, variation before and after the statements together can reflect the necessary conditions of the corresponding kill variants, and the use of conditional statements after the combination of construction branch variation. Therefore, test cases covering the variant branch branch really set, to kill the weak mutation testing criteria. Then the variants, are integrated into the original program branch variation, the formation of the new program to be measured, which will kill the mutation testing problem variants the transformation for branch coverage branch coverage branch variation really test problem. Then, the new program transformation based on the mathematical modeling of the test case generation of new problems For a time, the solution of the model, can generate test cases to kill all variants of the set. Finally, in the ensemble evolution method solving the model, the design of targeted fitness function and evolution strategy. The proposed method can significantly reduce the cost of test case generation based on mutation testing. Then, the new program transformation after the integration of the branch number variation, significantly increases the complexity of the transformed new program, thereby reducing the efficiency of test case generation. To solve this problem, proposed variants of the dominant relationship reduction method. Based on the new program in the modified method, analysis of variation between the dominant branch the relationship, because the coverage is non dominant variation branch of the test case set, can also be covered by the dominant variation of branches, therefore, is the dominant branch variation corresponding variants are redundant, rather than being dominant mutation Variant branch is the corresponding variant after reduction. In the analysis of non dominant mutation branches, construct dominance relationship graph, and use the graph degree of 0 vertices, identification of non dominated variation. Because only non branch coverage is the dominant mutation branch, test case generation set to weak mutation testing criteria kill all variants, therefore, the proposed method can reduce the number of variants, so as to improve the efficiency of test generation. Then, in order to improve the efficiency of the dominant relationship, enhance the practicability of the dominant relationship reduction method based on the statistic variant, dominance analysis method. The proposed method by establishing statistical analysis model, using the test suite of variation the new branch program in automatic detection of dominance relations, and construct the dominant relationship diagram. According to the diagram of 0 dominant degree vertices, non dominant variation was the branch. The corresponding variant variant is after the reduction. The proposed method can automatically detect the dominant relationship, thus effectively reduction variants. Finally, research shows that the test cases with the priority set, the defect detection capability of test cases can give priority to the implementation of strong, thereby reducing the defects of low detection cost in the actual software testing. In view of this, put forward the test test case generation method based on dominance probability. The proposed method put forward the concept of dominant degree, to determine the non dominant branch variation order of dominance degree is equal in value to the non variation branch number of dominant branch variation of dominant, the dominant figure in the corresponding vertex degree; and based on the proposed two dominant strategy. To select the non dominated variation branch, test case generation preferred detection ability strong. In addition, the mathematical model for the test case generation set, design and Implementation The prototype system of set up evolutionary test case generation is introduced, and the use of the system is introduced in detail. The research results enrich the theory of mutation test, reduce the cost of mutation testing, and improve the efficiency of test case generation.

【學(xué)位授予單位】：中國(guó)礦業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TP311.53

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本文編號(hào)：1545263