發(fā)布時(shí)間：2017-08-22 21:48

  本文關(guān)鍵詞：遺傳算法在交互概覽圖測(cè)試路徑生成中的應(yīng)用研究

  更多相關(guān)文章： UML模型 交互概覽圖 遺傳算法 測(cè)試路徑

【摘要】：隨著科學(xué)技術(shù)的快速發(fā)展,各種軟件產(chǎn)品出現(xiàn)在人們的生活當(dāng)中,因此人們對(duì)于軟件質(zhì)量的要求也逐漸提升。軟件測(cè)試是比較復(fù)雜耗時(shí)的,然而良好的軟件測(cè)試方案,測(cè)試方法對(duì)于減少軟件開發(fā)中的重復(fù)勞動(dòng)、降低軟件維護(hù)工作量的作用是顯著的。近年來(lái)面向?qū)ο蠹夹g(shù)快速發(fā)展,大量的軟件產(chǎn)品的開發(fā)都使用了面向?qū)ο蠹夹g(shù),這使得基于UML模型的軟件測(cè)試變得尤為重要。UML使用活動(dòng)圖來(lái)構(gòu)建有關(guān)系統(tǒng)動(dòng)態(tài)方面信息的模型,使用時(shí)序圖構(gòu)建系統(tǒng)中對(duì)象之間的交互細(xì)節(jié)信息。但是這兩種圖都只是表示系統(tǒng)某一方面的信息,不能夠全面的展示系統(tǒng),所以UML2.0這一版本為了彌補(bǔ)這個(gè)缺點(diǎn)提出了一個(gè)新圖-交互概覽圖,它綜合了上述兩種圖的優(yōu)點(diǎn),既能描述系統(tǒng)層面的信息又能表示對(duì)象之間的詳細(xì)的交互信息,使得基于該圖的測(cè)試更加全面和充分。所以本文選取UML交互概覽圖為研究對(duì)象。作為解決優(yōu)化問(wèn)題的一種搜索算法,遺傳算法被廣泛應(yīng)用到各個(gè)領(lǐng)域中去,對(duì)遺傳算法的應(yīng)用研究也越來(lái)越受關(guān)注。近些年來(lái)遺傳算法被引用到軟件測(cè)試中,其在結(jié)構(gòu)測(cè)試數(shù)據(jù)生成中的應(yīng)用得到了廣泛的研究。Ahmed等第一次將遺傳算法應(yīng)用到有關(guān)路徑的測(cè)試中去,而且還是多路徑的。Chartchai Doungsa-ard等運(yùn)用遺傳算法生成了UML狀態(tài)圖的測(cè)試數(shù)據(jù),Nidal Yousef等將時(shí)序圖、類圖和遺傳算法結(jié)合起來(lái)完成了測(cè)試數(shù)據(jù)生成的自動(dòng)化。由已有的研究可知,我們能夠?qū)⑦z傳算法運(yùn)用到那些使用了UML進(jìn)行建模的系統(tǒng)的相關(guān)測(cè)試中去,并能夠生成高效的測(cè)試數(shù)據(jù)。因此本文選取遺傳算法來(lái)生成交互概覽圖的測(cè)試路徑。本文以UML交互概覽圖為研究對(duì)象,應(yīng)用遺傳算法來(lái)生成交互概覽圖的測(cè)試路徑。主要進(jìn)行了如下工作:(1)對(duì)UML建模語(yǔ)言以及遺傳算法的基礎(chǔ)理論知識(shí)進(jìn)行了介紹。結(jié)合了已有的有關(guān)時(shí)序圖、交互概覽圖測(cè)試方法的研究,給出了UML時(shí)序圖以及交互概覽圖的形式化定義。(2)將交互概覽圖的控制結(jié)構(gòu)和交互節(jié)點(diǎn)分開處理,交互概覽圖不僅包含了系統(tǒng)的業(yè)務(wù)流程信息還包含了對(duì)象交互細(xì)節(jié)信息,首先在不考慮交互概覽圖交互節(jié)點(diǎn)細(xì)節(jié)信息的條件下,將交互概覽圖的控制流程信息按照轉(zhuǎn)換規(guī)則轉(zhuǎn)化為控制流圖。由于交互概覽圖的交互節(jié)點(diǎn)實(shí)質(zhì)上是一個(gè)個(gè)的時(shí)序圖,所以接著需要考慮交互節(jié)點(diǎn)細(xì)節(jié)信息,將其轉(zhuǎn)化為消息調(diào)用圖。(3)控制流圖測(cè)試路徑的生成。使用基于棧的權(quán)重分配算法和信息流度量方法來(lái)為控制流圖中的每個(gè)節(jié)點(diǎn)分配權(quán)重值。根據(jù)控制流圖中決策節(jié)點(diǎn)的個(gè)數(shù)來(lái)確定由該圖生成初始種群的個(gè)體基因編碼長(zhǎng)度,編碼方式采用0-1編碼。每個(gè)個(gè)體基因表示控制流圖的一條路徑,計(jì)算路徑中節(jié)點(diǎn)的權(quán)重值之和作為該路徑的適應(yīng)度值,進(jìn)行選擇交叉、變異操作直到產(chǎn)生最優(yōu)測(cè)試路徑。(4)消息調(diào)用圖測(cè)試路徑的生成。按照基本路徑提取算法獲取消息調(diào)用圖的基本路徑,選取消息調(diào)用圖中最長(zhǎng)路徑的長(zhǎng)度作為個(gè)體基因編碼的長(zhǎng)度,使用節(jié)點(diǎn)的編號(hào)來(lái)對(duì)各個(gè)基因位取值。按照一定的規(guī)則,產(chǎn)生一個(gè)隨機(jī)數(shù),根據(jù)這個(gè)隨機(jī)數(shù)來(lái)生成初始個(gè)體的首個(gè)基因位的值,根據(jù)該值在消息調(diào)用圖中任意選取一條測(cè)試路徑(基因),按照這種方式生成初始種群。以個(gè)體對(duì)基本路徑的覆蓋程度為依據(jù)構(gòu)造適應(yīng)度函數(shù),進(jìn)行選擇、交叉、變異直至產(chǎn)生最優(yōu)測(cè)試路徑。(5)交互概覽圖測(cè)試路徑生成。將控制流圖中最優(yōu)測(cè)試路徑的一些節(jié)點(diǎn)替換為其節(jié)點(diǎn)相對(duì)應(yīng)的消息調(diào)用圖的測(cè)試路徑,這樣交互概覽圖的測(cè)試路徑就生成了。(6)通過(guò)具體實(shí)例驗(yàn)證了本文所提出的方法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明使用本文所提的方法能夠生成優(yōu)化的測(cè)試路徑,減少測(cè)試工作量,提高測(cè)試效率。
【關(guān)鍵詞】：UML模型 交互概覽圖 遺傳算法 測(cè)試路徑
【學(xué)位授予單位】：重慶大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP311.53;TP18
【目錄】：

• 中文摘要3-5
• 英文摘要5-9
• 1 緒論9-15
• 1.1 論文的選題及研究意義9-10
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀及存在的問(wèn)題10-12
• 1.3 本文的研究?jī)?nèi)容及主要工作12-13
• 1.4 本文的組織安排13-15
• 2 UML模型相關(guān)知識(shí)15-33
• 2.1 UML簡(jiǎn)介15
• 2.2 UML發(fā)展歷史15-16
• 2.3 UML的組成結(jié)構(gòu)16-20
• 2.3.1 UML的基本構(gòu)造塊17-18
• 2.3.2 UML規(guī)則18
• 2.3.3 UML公共機(jī)制18-20
• 2.4 UML中的主要模型圖20-33
• 2.4.1 用例圖21-22
• 2.4.2 靜態(tài)圖22-25
• 2.4.3 行為圖25-28
• 2.4.4 交互圖28-30
• 2.4.5 實(shí)現(xiàn)圖30
• 2.4.6 UML模型在軟件測(cè)試中的應(yīng)用30-33
• 3 遺傳算法相關(guān)知識(shí)33-45
• 3.1 遺傳算法簡(jiǎn)介33-36
• 3.1.1 遺傳算法的發(fā)展歷程33-34
• 3.1.2 遺傳算法的運(yùn)算過(guò)程34-35
• 3.1.3 遺傳算法的特點(diǎn)35-36
• 3.2 遺傳算法基本實(shí)現(xiàn)36-42
• 3.2.1 遺傳算法基本組成要素36-41
• 3.2.2 遺傳算法描述41-42
• 3.3 遺傳算法在交互概覽圖應(yīng)用中的可行性分析42-45
• 4 遺傳算法在交互概覽圖測(cè)試路徑生成中的應(yīng)用45-67
• 4.1 生成測(cè)試路徑的相關(guān)理論知識(shí)45-49
• 4.1.1 UML交互概覽圖在軟件測(cè)試中的重要性45-46
• 4.1.2 UML模型的形式化46
• 4.1.3 生成測(cè)試用例的基本流程46-49
• 4.2 控制流圖測(cè)試路徑的生成49-59
• 4.2.1 構(gòu)造控制流圖49-51
• 4.2.2 生成控制流圖的測(cè)試路徑51-59
• 4.3 消息調(diào)用圖的測(cè)試路徑的生成59-65
• 4.3.1 構(gòu)造消息調(diào)用圖60-61
• 4.3.2 生成消息調(diào)用圖的測(cè)試路徑61-65
• 4.4 交互概覽圖測(cè)試用例的生成65-67
• 5 實(shí)驗(yàn)分析67-79
• 5.1 汽車租賃系統(tǒng)的交互概覽圖及相應(yīng)的時(shí)序圖67-72
• 5.2 實(shí)驗(yàn)過(guò)程及結(jié)果分析72-79
• 6 總結(jié)與展望79-81
• 致謝81-83
• 參考文獻(xiàn)83-87
• 附錄87
• A.作者在攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文題目87

【相似文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 吳瑞鏞,徐大紋;具有年齡結(jié)構(gòu)的遺傳算法[J];桂林電子工業(yè)學(xué)院學(xué)報(bào);2001年04期

2 楊艷麗,史維祥;一種新的優(yōu)化算法—遺傳算法的設(shè)計(jì)[J];液壓氣動(dòng)與密封;2001年02期

3 楊宜康,李雪,彭勤科,黃永宣;具有年齡結(jié)構(gòu)的遺傳算法[J];計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用;2002年11期

4 谷峰,吳勇,唐俊;遺傳算法的改進(jìn)[J];微機(jī)發(fā)展;2003年06期

5 ;遺傳算法[J];計(jì)算機(jī)教育;2004年10期

6 趙義紅,李正文,何其四;生物信息處理系統(tǒng)遺傳算法探討[J];成都理工大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2004年05期

7 劉坤,劉偉波,吳忠強(qiáng);基于模糊遺傳算法的電液位置伺服系統(tǒng)控制[J];黑龍江科技學(xué)院學(xué)報(bào);2005年04期

8 張英俐,劉弘 ,馬金剛;遺傳算法作曲系統(tǒng)研究[J];信息技術(shù)與信息化;2005年05期

9 丁發(fā)智;;淺談遺傳算法[J];烏魯木齊成人教育學(xué)院學(xué)報(bào);2005年04期

10 李冰潔;;遺傳算法及其應(yīng)用實(shí)例[J];吉林工程技術(shù)師范學(xué)院學(xué)報(bào);2005年12期

中國(guó)重要會(huì)議論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 陳家照;廖海濤;張中位;羅寅生;;一種改進(jìn)的遺傳算法及其在路徑規(guī)劃中的應(yīng)用[A];2009系統(tǒng)仿真技術(shù)及其應(yīng)用學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2009年

2 李國(guó)云;劉穎;薛梅;鄔志敏;;遺傳算法在高溫空冷冷凝器優(yōu)化設(shè)計(jì)中的應(yīng)用[A];第五屆全國(guó)制冷空調(diào)新技術(shù)研討會(huì)論文集[C];2008年

3 王志軍;李守春;張爽;;改進(jìn)的遺傳算法在反演問(wèn)題中的應(yīng)用[A];新世紀(jì) 新機(jī)遇 新挑戰(zhàn)——知識(shí)創(chuàng)新和高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展（上冊(cè)）[C];2001年

4 任燕翔;姜立;劉連民;從滋慶;;改進(jìn)遺傳算法在三維日照方案優(yōu)化中的應(yīng)用[A];工程三維模型與虛擬現(xiàn)實(shí)表現(xiàn)——第二屆工程建設(shè)計(jì)算機(jī)應(yīng)用創(chuàng)新論壇論文集[C];2009年

5 韓娟;;遺傳算法概述[A];第三屆河南省汽車工程科技學(xué)術(shù)研討會(huì)論文集[C];2006年

6 龐國(guó)仲;王元西;;基于遺傳算法控制步長(zhǎng)的定性仿真方法[A];'2000系統(tǒng)仿真技術(shù)及其應(yīng)用學(xué)術(shù)交流會(huì)論文集[C];2000年

7 張忠華;楊淑瑩;;基于遺傳算法的聚類設(shè)計(jì)[A];全國(guó)第二屆信號(hào)處理與應(yīng)用學(xué)術(shù)會(huì)議�？痆C];2008年

8 何翠紅;區(qū)益善;;遺傳算法及其在計(jì)算機(jī)編程中的應(yīng)用[A];1995年中國(guó)智能自動(dòng)化學(xué)術(shù)會(huì)議暨智能自動(dòng)化專業(yè)委員會(huì)成立大會(huì)論文集（下冊(cè)）[C];1995年

9 靳開巖;張乃堯;;幾種實(shí)用遺傳算法及其比較[A];1996年中國(guó)智能自動(dòng)化學(xué)術(shù)會(huì)議論文集（下冊(cè)）[C];1996年

10 王宏剛;曾建潮;李志宏;;攝動(dòng)遺傳算法[A];1996年中國(guó)智能自動(dòng)化學(xué)術(shù)會(huì)議論文集（下冊(cè)）[C];1996年

中國(guó)重要報(bào)紙全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前1條

1 林京;《神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法在水科學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用》將面市[N];中國(guó)水利報(bào);2002年

中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 蔡美菊;交互式遺傳算法及其在隱性目標(biāo)決策問(wèn)題中的應(yīng)用研究[D];合肥工業(yè)大學(xué);2015年

2 張士偉;三維聲學(xué)快速多極基本解法在機(jī)械噪聲預(yù)測(cè)中的應(yīng)用研究[D];沈陽(yáng)工業(yè)大學(xué);2016年

3 高軍;無(wú)鉛焊料本構(gòu)模型及其參數(shù)識(shí)別方法研究[D];南京航空航天大學(xué);2015年

4 Amjad Mahmood;半監(jiān)督進(jìn)化集成及其在網(wǎng)絡(luò)視頻分類中的應(yīng)用[D];西南交通大學(xué);2015年

5 周輝仁;遞階遺傳算法理論及其應(yīng)用研究[D];天津大學(xué);2008年

6 郝國(guó)生;交互式遺傳算法中用戶的認(rèn)知規(guī)律及其應(yīng)用[D];中國(guó)礦業(yè)大學(xué);2009年

7 侯格賢;遺傳算法及其在跟蹤系統(tǒng)中的應(yīng)用研究[D];西安電子科技大學(xué);1998年

8 馬國(guó)田;遺傳算法及其在電磁工程中的應(yīng)用[D];西安電子科技大學(xué);1998年

9 唐文艷;結(jié)構(gòu)優(yōu)化中的遺傳算法研究和應(yīng)用[D];大連理工大學(xué);2002年

10 周激流;遺傳算法理論及其在水問(wèn)題中應(yīng)用的研究[D];四川大學(xué);2000年

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 張英俐;基于遺傳算法的作曲系統(tǒng)研究[D];山東師范大學(xué);2006年

2 鐘海萍;原對(duì)偶遺傳算法與蟻群算法的一種融合算法[D];暨南大學(xué);2013年

3 彭騫;基于遺傳算法的山區(qū)高等級(jí)公路縱斷面智能優(yōu)化方法研究[D];昆明理工大學(xué);2015年

4 周玉林;基于小波分析和遺傳算法的配電網(wǎng)故障檢測(cè)[D];昆明理工大學(xué);2015年

5 郭頌;基于粗糙集和遺傳算法的數(shù)字管道生產(chǎn)管理系統(tǒng)研究[D];昆明理工大學(xué);2015年

6 吳南;數(shù)值逼近遺傳算法的研究應(yīng)用[D];華南理工大學(xué);2015年

7 于光帥;一類優(yōu)化算法的改進(jìn)研究與應(yīng)用[D];渤海大學(xué);2015年

8 吳欣欣;改進(jìn)GA-TS算法優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)研究[D];湖南工業(yè)大學(xué);2015年

9 王壘;基于遺傳算法的A型單喇叭互通立交線形優(yōu)化[D];長(zhǎng)安大學(xué);2015年

10 龔高;基于遺傳算法的橋梁結(jié)構(gòu)傳感器優(yōu)化布置研究[D];長(zhǎng)安大學(xué);2015年

，

本文編號(hào)：721167