軟件測(cè)試力求以更低的成本和更快的效率,生成與選擇具有代表性的測(cè)試用例來(lái)檢測(cè)軟件程序中的故障。在現(xiàn)有的測(cè)試用例生成方法中,隨機(jī)測(cè)試（Random Testing,RT）能夠根據(jù)其隨機(jī)分布的特點(diǎn)來(lái)挑選測(cè)試用例。該方法因其簡(jiǎn)單實(shí)用的特性,已廣泛應(yīng)用于實(shí)際測(cè)試中,但它并不能有效地利用測(cè)試用例的空間位置等信息,所以故障檢測(cè)效果并不理想。為了提升隨機(jī)測(cè)試的故障檢測(cè)效果,研究人員提出了適應(yīng)性隨機(jī)測(cè)試（Adaptive Random Testing,ART）方法,它利用已執(zhí)行但未發(fā)現(xiàn)故障的測(cè)試用例位置信息來(lái)產(chǎn)生測(cè)試用例,保證測(cè)試用例盡可能“均勻”地分布在輸入域中,進(jìn)而顯著地提升故障檢測(cè)效果。作為適應(yīng)性隨機(jī)測(cè)試的典型研究方法,FSCS-ART（Fixed-Sized-Candidate-Set ART）因其具備較好的檢測(cè)效果,自提出便被深入研究。然而隨著輸入域維度的升高,它所生成的測(cè)試用例很大程度靠近于輸入域邊緣,導(dǎo)致故障檢測(cè)效果變差,不僅如此,龐大的計(jì)算開(kāi)銷也會(huì)使得運(yùn)行效率急劇下降。針對(duì)FSCS-ART方法中存在的故障檢測(cè)效果差和運(yùn)行效率低這兩類問(wèn)題,本研究提出了一種新的適應(yīng)性隨機(jī)測(cè)試用例生成算法——... 

【文章來(lái)源】：江西財(cái)經(jīng)大學(xué)江西省

【文章頁(yè)數(shù)】：89 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

塊狀模式下各 ART 算法 -ratio 對(duì)比圖（ =2）

第4章實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與結(jié)果分析43圖4-2塊狀模式下各ART算法-ratio對(duì)比圖（=4）表4.3展示了條狀失效模式下，程序輸入域?yàn)?維時(shí)，各個(gè)算法的-ratio值。它們之間的失效檢測(cè)效果差距不是很大，隨著失效率的降低，各個(gè)算法的-ratio值大體上呈上升趨勢(shì)。當(dāng)失效率0.0005時(shí)，F(xiàn)SCS-ART算法的-ratio值為95.15%，ART-DGR算法的-ratio值為95.73%，兩者比較接近，也能說(shuō)明兩者在該失效率下有著相當(dāng)?shù)氖z測(cè)能力。而在其它失效率下，它們的-ratio值最多差了3%，因此沒(méi)有很大變化。雖然ART-ORB算法在失效率為0.1的時(shí)候-ratio值最低，但是當(dāng)失效率為0.0001時(shí)，它的-ratio值最高。表4.3條狀模式下各ART算法的F-ratio（=2）（單位：%）失效率FSCS-ARTART-RPART-BPIP-ARTART-ORBART-DGR0.187.2988.0585.9384.9784.9487.660.0587.5089.4388.1986.1587.8587.380.0193.6294.6493.5089.8794.1592.040.00595.3696.8693.3693.2998.0993.010.00297.5197.7795.9496.6796.6794.510.00196.49100.1799.1097.1296.7594.610.000595.1597.7598.9597.5897.7495.730.000298.5998.0896.2199.3998.2697.290.000199.8598.5898.6699.20101.4697.42

基于網(wǎng)格區(qū)域密度的適應(yīng)性隨機(jī)測(cè)試用例生成算法研究44圖4-3條狀模式下各ART算法-ratio對(duì)比圖（=2）表4.4展示了條狀失效模式下，程序輸入域?yàn)?維時(shí)，各個(gè)算法的F-ratio值。失效率≥0.005時(shí)，ART-DGR算法的失效檢測(cè)能力相比于其它算法表現(xiàn)較差。當(dāng)失效率降低時(shí)，它的-ratio值在100%上下浮動(dòng)，表現(xiàn)得較為穩(wěn)定。相較于其它算法而言，當(dāng)失效率=0.0001時(shí)，ART-DGR算法的-ratio值最校從圖4-4可以觀察出，各ART算法的失效檢測(cè)能力保持相當(dāng)。表4.4條狀模式下各ART算法的-ratio（=4）（單位：%）失效率FSCS-ARTART-RPART-BPIP-ARTART-ORBART-DGR0.1101.3594.9393.05101.3092.69103.770.0599.0496.7194.5499.9894.51100.950.0197.4298.9398.5797.8896.75100.270.00598.6499.0299.0499.5699.18100.710.00298.8299.54100.3498.70101.04100.800.00198.6998.17100.06100.1198.03101.020.0005100.2299.6499.85101.8297.22100.160.0002101.52100.42100.8799.33101.13100.670.000199.70101.8199.9999.60100.0998.93

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]3n鏡像適應(yīng)性隨機(jī)測(cè)試算法[J]. 聶劍平,錢(qián)越英,陳潤(rùn)強(qiáng).  計(jì)算機(jī)工程. 2010(09)
[2]計(jì)算機(jī)軟件測(cè)試方法的研究[J]. 馬瑞芳,王會(huì)燃.  小型微型計(jì)算機(jī)系統(tǒng). 2003(12)

博士論文
[1]面向?qū)ο蟪绦蚍治雠c測(cè)試技術(shù)研究[D]. 毛澄映.華中科技大學(xué) 2006

碩士論文
[1]FSCS自適應(yīng)隨機(jī)測(cè)試算法的邊界效應(yīng)及運(yùn)行效率研究[D]. 王衛(wèi)鋒.華東師范大學(xué) 2010



本文編號(hào)：3292943