本文關(guān)鍵詞：基于EFSM的測(cè)試用例自動(dòng)生成方法的研究

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【摘要】：信息技術(shù)的快速發(fā)展,軟件產(chǎn)品越來(lái)越被應(yīng)用到社會(huì)中的各個(gè)方面,但是,隨之而出現(xiàn)的軟件質(zhì)量及安全問(wèn)題阻礙著它的蓬勃發(fā)展。因此,保證軟件質(zhì)量已成為當(dāng)今廣大專家學(xué)者和工程人員的重點(diǎn)研究方向。軟件測(cè)試一直以來(lái)都是確保軟件質(zhì)量和安全的重要措施。然而隨著軟件復(fù)雜性的加劇和軟件規(guī)模的增加,軟件測(cè)試已成為一種復(fù)雜、耗時(shí)的工作,為了降低軟件測(cè)試在整個(gè)軟件開(kāi)發(fā)過(guò)程中的人力及物力開(kāi)銷,提高軟件整體的質(zhì)量和可靠性,軟件測(cè)試的自動(dòng)化技術(shù)已成為現(xiàn)如今亟須解決的問(wèn)題。軟件測(cè)試自動(dòng)化技術(shù)其中的一個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)就在于測(cè)試用例的自動(dòng)生成�；谀Ｐ偷臏y(cè)試是一種有效的軟件測(cè)試方法,它可以有效地描述復(fù)雜軟件系統(tǒng)的狀態(tài)和行為。其中擴(kuò)展有限狀態(tài)機(jī)(Extend Finite State Machine,EFSM)是有限狀態(tài)機(jī)(Finite State Machine,FSM)在原有的基礎(chǔ)上,擴(kuò)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(lái),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(yīng)用于實(shí)際工程之中。但由于EFSM的復(fù)雜性,使得對(duì)EFSM模型進(jìn)行測(cè)試用例自動(dòng)生成這一過(guò)程更加復(fù)雜,因而仍然是一項(xiàng)攻堅(jiān)難題。本文在已有的研究基礎(chǔ)上對(duì)EFSM模型的測(cè)試用例自動(dòng)生成方法進(jìn)行了深入研究,主要包括以下幾個(gè)方面:(1)由于EFSM模型本身是靜態(tài)的,但是在測(cè)試過(guò)程中,必須使得EFSM模型能夠根據(jù)輸入變量得到執(zhí)行,進(jìn)而得到測(cè)試用例。本文采用UML建模的方法,利用SMC工具將EFSM模型轉(zhuǎn)換為Java代碼,結(jié)合圖論的廣度優(yōu)先搜索算法使得靜態(tài)EFSM模型具有動(dòng)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(duì)于測(cè)試序列自動(dòng)生成方法的基礎(chǔ)上,將EFSM模型狀態(tài)圖轉(zhuǎn)換為遷移圖,進(jìn)而采用改進(jìn)廣度優(yōu)先搜索方法自動(dòng)生成從初始遷移到達(dá)其他各個(gè)目標(biāo)遷移的可行測(cè)試序列。在生成測(cè)試序列的過(guò)程中采用基于數(shù)據(jù)流和控制流的沖突檢測(cè)方法來(lái)識(shí)別測(cè)試序列的沖突問(wèn)題,然后,綜合考慮測(cè)試序列長(zhǎng)度和以及操作變量的類型,設(shè)計(jì)測(cè)試序列可行性度量方法定量分析測(cè)試序列的可行性與有效性。(3)根據(jù)前面獲得的測(cè)試序列,本文深入分析和探討了智能優(yōu)化算法對(duì)于測(cè)試數(shù)據(jù)自動(dòng)生成方面的有效性和高效性,重點(diǎn)介紹了遺傳算法和分散搜索算法。進(jìn)而針對(duì)前面已經(jīng)獲得的從初始遷移到達(dá)其他各個(gè)遷移的測(cè)試序列,采用分散搜索算法進(jìn)行測(cè)試數(shù)據(jù)的自動(dòng)生成。本文設(shè)計(jì)并實(shí)施了一系列實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證本文測(cè)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(cè)試數(shù)據(jù)自動(dòng)生成方面進(jìn)行比較,從而驗(yàn)證分散搜索算法的有效性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文提出的測(cè)試序列生成方法能夠有效并且高效的生成可行測(cè)試序列,分散搜索算法對(duì)于測(cè)試數(shù)據(jù)的自動(dòng)生成相比于遺傳算法在本實(shí)驗(yàn)中更具有優(yōu)勢(shì)。
【關(guān)鍵詞】：軟件測(cè)試 EFSM模型 測(cè)試用例自動(dòng)生成 測(cè)試序列 分散搜索算法
【學(xué)位授予單位】：浙江理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：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(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-13
• 1.2.1 測(cè)試序列自動(dòng)生成的研究現(xiàn)狀11-12
• 1.2.2 測(cè)試數(shù)據(jù)自動(dòng)生成的研究現(xiàn)狀12-13
• 1.3 主要研究?jī)?nèi)容和解決的主要問(wèn)題13-14
• 1.4 論文的組織結(jié)構(gòu)14-15
• 第2章 基于模型的軟件測(cè)試技術(shù)15-22
• 2.1 軟件測(cè)試?yán)碚摶A(chǔ)15-17
• 2.2 基于模型的測(cè)試17-21
• 2.3 本章小結(jié)21-22
• 第3章 EFSM模型的測(cè)試序列自動(dòng)生成方法設(shè)計(jì)22-33
• 3.1 EFSM模型相關(guān)描述22-23
• 3.1.1 EFSM模型部分術(shù)語(yǔ)及定義22-23
• 3.1.2 基于EFSM模型的測(cè)試覆蓋準(zhǔn)則23
• 3.2 模型轉(zhuǎn)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(cè)試序列生成與判定27-32
• 3.5.1 測(cè)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(jié)32-33
• 第4章 EFSM模型的測(cè)試數(shù)據(jù)自動(dòng)生成方法實(shí)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(cè)試數(shù)據(jù)自動(dòng)生成方法實(shí)現(xiàn)41-45
• 4.4.1 分散搜索算法實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)41-43
• 4.4.2 測(cè)試數(shù)據(jù)生成的過(guò)程43-44
• 4.4.3 測(cè)試數(shù)據(jù)生成舉例44-45
• 4.5 本章小結(jié)45-46
• 第5章 實(shí)驗(yàn)仿真設(shè)計(jì)與分析46-55
• 5.1 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)模型46-47
• 5.2 測(cè)試序列生成方法的有效性47-52
• 5.2.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)47
• 5.2.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析47-52
• 5.3 測(cè)試數(shù)據(jù)生成方法的有效性52-54
• 5.3.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)52
• 5.3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析52-54
• 5.4 本章小結(jié)54-55
• 第6章 總結(jié)與展望55-57
• 6.1 論文總結(jié)55-56
• 6.2 未來(lái)工作展望56-57
• 參考文獻(xiàn)57-60
• 致謝60-61
• 攻讀學(xué)位期間的研究成果61

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