本文關(guān)鍵詞：測試用例優(yōu)先排序技術(shù)優(yōu)化研究

  更多相關(guān)文章： 測試用例優(yōu)先排序 遺傳算法 上位性基因 并行化 GPU

【摘要】：基于搜索的技術(shù)已經(jīng)被廣泛的應(yīng)用于測試用例優(yōu)化領(lǐng)域內(nèi),該領(lǐng)域內(nèi)包括測試用例優(yōu)先排序、測試用例選擇以及測試用例集最小化。測試用例優(yōu)先排序的優(yōu)化目標(biāo)為尋找測試用例集的最優(yōu)執(zhí)行次序,相較于測試用例選擇與測試用例集最小化而言,不會遺漏重要的測試用例,具有靈活性高、適應(yīng)性強的特點,因而越來越受到研究人員的重視。測試用例優(yōu)先排序問題是NP難問題,一般采用遺傳算法進(jìn)行求解,但在效率與效果方面,尚不能滿足實際應(yīng)用的需求：解決問題效果上,現(xiàn)有的遺傳算法沒有針對問題特性進(jìn)行相應(yīng)改進(jìn),所得結(jié)果有很大提升空間；執(zhí)行效率上,算法執(zhí)行時間較長,嚴(yán)重影響該技術(shù)在實際中的應(yīng)用。本文針對以上兩個問題,分別從理論優(yōu)化和工程實踐優(yōu)化提出了兩種不同的優(yōu)化策略。在理論優(yōu)化方面,測試用例序列中先執(zhí)行的測試用例會影響后執(zhí)行測試用例對于測試目標(biāo)的貢獻(xiàn),與遺傳算法中上位性基因的定義相似。本文在分析了測試用例優(yōu)先排序問題后,提出了該問題的上位性模型,并定義了上位測試用例段的概念。在此基礎(chǔ)上,提出了上位性遺傳算法,算法包含兩種上位性交叉算子。實驗中,上位性遺傳算法的效率與效果,均優(yōu)于采用當(dāng)前先進(jìn)交叉算子的遺傳算法。在工程實踐優(yōu)化方面,本文采用了先進(jìn)的GPU并行計算平臺,提出了基于GPU的測試用例優(yōu)先排序并行框架。該框架針對遺傳算法中的適應(yīng)度函數(shù)計算與交叉算子分別進(jìn)行了并行化研究,最終提出了三種不同的并行策略。實驗結(jié)果顯示,該并行框架可以帶來較高的效率提升,在針對6萬行有效代碼的工業(yè)界開源程序V8,可以帶來近30倍的加速比。在實驗代碼的基礎(chǔ)上,開發(fā)出一套原形工具,發(fā)布至GitHub。本文從兩種思路所提出的兩種優(yōu)化策略互不沖突,共同組成了本文針對先排序技術(shù)的優(yōu)化策略框架。本文所提出的測試用例優(yōu)先排序技術(shù)的優(yōu)化策略框架,為其在工業(yè)上的應(yīng)用,起到了一定的推動作用。
【關(guān)鍵詞】：測試用例優(yōu)先排序 遺傳算法 上位性基因 并行化 GPU
【學(xué)位授予單位】：北京化工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP311.53;TP18
【目錄】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-14
• 第一章 緒論14-24
• 1.1 課題研究背景和意義14-15
• 1.2 研究現(xiàn)狀15-20
• 1.2.1 測試用例優(yōu)化技術(shù)15-18
• 1.2.2 遺傳算法18-20
• 1.2.3 GPU并行技術(shù)20
• 1.3 課題主要研究內(nèi)容20-21
• 1.4 本文組織結(jié)構(gòu)21-24
• 第二章 基于搜索的測試用例優(yōu)先排序24-32
• 2.1 測試用例優(yōu)先排序24-29
• 2.2 遺傳算法的上位性29-30
• 2.3 遺傳算法的并行性30-31
• 2.4 本章小結(jié)31-32
• 第三章 基于遺傳算法的測試用例優(yōu)先排序優(yōu)化策略框架32-38
• 3.1 基于遺傳算法的測試用例優(yōu)先排序32-33
• 3.2 基于遺傳算法上位性的優(yōu)化策略33
• 3.3 基于遺傳算法并行性的優(yōu)化策略33-35
• 3.4 遺傳算法優(yōu)化策略框架35-36
• 3.5 本章小結(jié)36-38
• 第四章 基于上位性的測試用例優(yōu)先排序遺傳算法38-46
• 4.1 上位基因段的定義38-41
• 4.2 上位性遺傳算法41-44
• 4.2.1 上位性單點交叉算子41-43
• 4.2.2 上位性雙點交叉算子43-44
• 4.3 本章小結(jié)44-46
• 第五章 測試用例優(yōu)先排序GPU并行遺傳算法46-54
• 5.1 多目標(biāo)測試用例優(yōu)先排序框架46-47
• 5.2 適應(yīng)度函數(shù)與交叉算子并行策略47-51
• 5.2.1 適應(yīng)度函數(shù)并行策略47-49
• 5.2.2 交叉算子并行策略49-51
• 5.3 并行框架51-52
• 5.4 開源原形工具52
• 5.5 本章小結(jié)52-54
• 第六章 實驗設(shè)計與結(jié)果分析54-70
• 6.1 實驗設(shè)置54-55
• 6.2 總體實驗設(shè)計55-56
• 6.3 上位性遺傳算法實驗結(jié)果及討論56-63
• 6.3.1 研究問題56-57
• 6.3.2 實驗設(shè)計57-59
• 6.3.3 實驗結(jié)果及討論59-63
• 6.4 并行性遺傳算法實驗結(jié)果及討論63-69
• 6.4.1 研究問題64
• 6.4.2 實驗設(shè)計64-65
• 6.4.3 實驗結(jié)果65-69
• 6.5 本章小結(jié)69-70
• 第七章 結(jié)論與展望70-72
• 參考文獻(xiàn)72-80
• 致謝80-82
• 研究成果及發(fā)表的學(xué)術(shù)論文82-84
• 作者和導(dǎo)師簡介84-86
• 附件86-87

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