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字符串测试用例的随机生成及优化排序方法研究

【摘要】:随着当前互联网行业的快速发展,计算机软件系统作为一种具有极高工作效率的新兴生产力工具,已经渗透到各行各业。软件测试是一个或一系列过程,用来确认软件中存在的错误,以确保软件质量。而随机测试(Random Testing,RT)是一种黑盒测试技术,被广泛应用于软件测试领域,它从输入域随机地选择候选测试数据,来检测相关程序的特定功能。作为随机测试的重要部分,随机生成测试数据在降低成本的同时,还可以提高错误检测率。测试用例的优先级排序技术(Test Case Prioritization,TCP)作为一种有效的测试方法,通过重新排列测试用例执行序列,以最大化既定测试目标来提高测试效率。测试用例的选择和测试用例集的减少可以降低测试的成本。同时,对测试用例进行排序可以更早地使用更有价值(如能够检测到更多错误)的测试数据,也可以提高测试用例集在测试期间检测该系统中错误的速度。本文从随机生成测试用例技术和测试用例优先级排序技术的角度进行了深入研究,提出了面向输出驱动的字符串测试用例的自适应随机生成方法和多信息融合的字符串测试用例优先级排序方法,并分别进行了相关实验,对本文所提方法和已有方法的结果进行了对比分析,从而验证所提方法的有效性,同时设计并实现了一个测试原型系统。论文工作的主要成果表现在以下几个方面:1、针对随机测试生成合法测试用例需要消耗大量的时间及成本的问题,提出了面向输出驱动的字符串测试用例的自适应随机生成方法(Output-drive Adaptive Random String Testcase Generation,RT_ORS)。RT_ORS方法首先通过代码覆盖方法获得相关信息,然后确定合法字符串生成的概率,再按确定概率生成合法字符串测试用例和非法字符串测试用例,非法字符串测试用例中包括空字符串和非空字符串,每个测试集中最多有一个空字符串。生成不合法非空字符串的方法是随机选择目标字符串的长度,然后将字符?随机分配到该字符串的每个位置,其中??ASCII(32,127)。最后通过真实程序进行测试,测试结果表明,RT_ORS算法在绝大部分情况下都要优于现有的算法。2、提出了多信息融合的字符串测试用例优先级排序方法(Multi-InformationFusion String Test Case Prioritization,MIF_STCP)。首先分析了现有的抽象测试用例排序方法以及具体测试用例排序方法,并在这两种算法的基础上提出了三种多信息融合改进算法,分别通过(1)将距离进行归一化后相加作为新距离度量;(2)将距离进行归一化后进行比较取较大值作为新距离度量,然后选择距离最远的作为下一个执行测试用例;以及(3)分别对抽象、具体测试用例进行排序,将测试用例对应的位置相加作为新位置的方法对测试用例进行优先级排序。由实验结果分析可知,多信息融合的字符串测试用例优先级排序方法能够使用较少的测试用例发现更多的错误。3、设计并实现了测试原型系统(ORS_MIF)。其中包括了六个核心模块,分别是参数配置模块、插桩模块、变异模块、测试用例生成算法执行模块、测试用例排序算法执行模块、结果分析模块。通过实验,验证了该系统的可行性与有效性。

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