【摘要】：隨著互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展,軟件需求不斷增多,系統(tǒng)的設(shè)計也逐漸復(fù)雜化,因此也增大了組合測試的難度。組合測試的目的是使用盡可能少的測試用例對系統(tǒng)進(jìn)行測試,以此檢測系統(tǒng)可能存在的問題。組合測試的研究熱點(diǎn)之一就是組合測試用例的生成,即需要在滿足給定組合覆蓋需求的前提下生成數(shù)量盡可能少的測試用例集。在組合測試之前,需要提取多無人機(jī)任務(wù)分配系統(tǒng)中的約束關(guān)系,若軟件中的約束關(guān)系提取不全,可能生成一些無效的測試用例,降低軟件測試工作的效率。由于多無人機(jī)任務(wù)分配系統(tǒng)中需要考慮的約束關(guān)系很多,因此在對無人機(jī)任務(wù)分配系統(tǒng)測試之前,其中的約束關(guān)系提取是個重要問題。針對上述問題,本文的主要工作如下:(1)提出了一種基于語義推理的約束關(guān)系的提取方法。考慮到多無人機(jī)任務(wù)分配系統(tǒng)在不同時刻,無人機(jī)和任務(wù)之間的約束關(guān)系可能不一樣的問題,因此使用通過語義推理總結(jié)系統(tǒng)中的因素的約束關(guān)系,再結(jié)合實(shí)際取值,生成需要覆蓋的組合集,減少了覆蓋組合集的規(guī)模,避免產(chǎn)生無效組合;(2)提出了新的基于組合覆蓋的優(yōu)先級度量函數(shù)。對上一階段生成的需要覆蓋組合集中的組合進(jìn)行優(yōu)先級度量,選擇優(yōu)先級最高的組合,使被選中的組合對其他組合的覆蓋率最高;(3)提出一種基于改進(jìn)粒子群算法的測試用例生成方法。該方法將改進(jìn)的粒子群算法與one-test-at-one-time策略相結(jié)合,確定上一步所選組合中的待定值,生成多無人機(jī)任務(wù)分配系統(tǒng)的測試用例集。改進(jìn)的粒子群算法結(jié)合人工免疫算法中的親和度思想,采用信息熵的計算方法來評價粒子的聚集程度,從而改善了粒子群算法在迭代前中期由于粒子多樣性減少而導(dǎo)致“早熟”的問題,減少了生成測試用例的數(shù)量。(4)搭建了一個在線測試平臺,能夠?qū)Χ酂o人機(jī)任務(wù)分配系統(tǒng)進(jìn)行在線測試。使用selenium自動化測試框架將生成的測試用例集轉(zhuǎn)換成測試腳本,對多無人機(jī)任務(wù)分配系統(tǒng)進(jìn)行自動化測試。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文提出的基于語義推理的約束關(guān)系提取方法,能夠成功推理出多無人機(jī)任務(wù)分配系統(tǒng)中無人機(jī)與任務(wù)間的隱含關(guān)系,根據(jù)約束關(guān)系得出的約束條件更加全面;提出的改進(jìn)的優(yōu)先級度量方法對需要覆蓋的組合集中的組合進(jìn)行了優(yōu)先級度量,避免隨機(jī)選擇,提高了所選的組合的質(zhì)量;改進(jìn)的粒子群算法為所選的組合中的待確定值選擇一個合適的值,為多無人機(jī)任務(wù)分配系統(tǒng)生成數(shù)量少且覆蓋范圍廣的測試用例集。
【學(xué)位授予單位】：南京郵電大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：V279;TP311.53
【圖文】：

圖 1.1 論文結(jié)構(gòu)示意圖各章節(jié)的主要內(nèi)容如下：論述了組合測試、測試用例生成方法和本體推理的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀，總問題，并簡單介紹了本文的研究發(fā)方法和研究內(nèi)容。介紹了組合測試和本體以及粒子群算法的理論知識。組合測試的理論知種約束關(guān)系存在的形式，以及組合測試中覆蓋的基本知識。本體理論知的本體描述語言以及推理工具 Jena 的原理。還介紹了傳統(tǒng)粒子群算法子群改進(jìn)方法。主要介紹了一種基于語義推理的約束關(guān)系提取方法，并根據(jù)約束關(guān)系結(jié)成多無人機(jī)任務(wù)分配系統(tǒng)需要覆蓋的組合集。首先介紹了約束關(guān)系的征，利用 protégé工具創(chuàng)建本體，系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫中的實(shí)際數(shù)據(jù)以三元組形任務(wù)分配系統(tǒng)的特點(diǎn)自定義推理規(guī)則，利用 Jena 工具進(jìn)行語義推理，；其次根據(jù)第一步推出的約束關(guān)系確定因素的有效取值范圍；最后生成

圖 2.1 Jena 結(jié)構(gòu)圖分的功能如下所示：析與編輯器。這部分主要是解析本體，添加或刪除類和屬性等對本體本體支持 RDF/XML，Turtle，N-triples 和 OWL 四種格式。DF API。RDF 是 W3C 推薦的一種描述資源的標(biāo)準(zhǔn)，Jena 通過這個接、讀寫以及查詢等操作。體 API。這部分實(shí)現(xiàn)了對本體的基本操作的接口，且為支持的不同文供了相應(yīng)的接口。PARQLAPI。這部分主要提供對本體的查詢，檢索功能。儲 API。這部分主要實(shí)現(xiàn)對數(shù)據(jù)的持久化存儲。通常是將數(shù)據(jù)存儲到。理 API。該部分主要實(shí)現(xiàn)的是基于規(guī)則的推理。這部分不僅可以使用以使用用戶根據(jù)自身需要進(jìn)行自定義的規(guī)則進(jìn)行推理。

圖 2.2 粒子群流程圖法的步驟主要可以分為粒子群初始化生成一批初始粒子，然后根據(jù)求解模局最優(yōu)粒子和局部最優(yōu)粒子，最后再置[49]。子，代表解空間域里的可能解。種群中粒子i的速度可表示為：Vi(k)=(v1i,v2i, 1 1 ( ) ( ) 2 2 ( )表示粒子當(dāng)前速度， ( )表。 1表示自我學(xué)習(xí)因子， 2表示整體 N 維，則粒子的位置就是 N 維空間的

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