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【6h】

改进的限制性随机测试算法及其在面向对象软件测试中的应用

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目录

第一章 绪论

1.1 研究背景及意义

1.2 国内外研究现状

1.3 论文的主要工作

1.4 论文结构组织

1.5 本章小结

第二章 相关知识

2.1 软件测试

2.2 自适应随机算法(ART)

2.3 ART在面向对象中的应用

2.4 本章小结

第三章 改进的RRT算法-RRTtp

3.1 RRT(Restricted Random Testing)算法

3.2 RRTtp算法

3.3 一维实验结果分析

3.4 RRT和RRTtp算法的二维实现

3.5 二维实验结果分析

3.6 小结

第四章 RRT算法和RRTtp算法在面向对象中的应用

4.1 测试用例距离度量机制

4.2 测试用例距离度量

4.3基于RRT和RRTtp算法的面向对象测试用例生成

4.4 实验结果分析

4.5 小结

第五章 基于RRT和RRTtp算法的原型系统的设计与实现

5.1 测试流程和界面设计

5.2 系统模块分析

5.3 总结

第六章 总结与展望

6.1 工作总结

6.2 研究展望

参考文献

致谢

攻读硕士期间发表的学术论文及科研成果

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摘要

软件测试作为一种保证软件质量的有效方法,在软件开发过程中不可缺少。随着市场对软件产品的需求日益增多,软件产品的开发技术也越来越多,其中面向对象技术因为在重用性及扩展性等方面具有独特的优势,使得其成为应用最广的软件开发技术之一。但同时面向对象技术具有的特性也给软件开发带来了很多新的问题,对软件测试的影响最为明显。当前,面向对象软件测试方法中常用的是随机测试(RT)。实验证明,RT减少了挑选测试用例时的时间开销,降低了软件开发的成本,但是RT的有效性并不好。为了提高RT检测错误的有效性,T.Y.Chen等人提出了改进后的RT方法即自适应随机测试(ART)方法。
  ART算法有多种实现方案,其中基于限制性区域的自适应性随机测试(RRT)算法是一种常用的ART实现方案。RRT在所有已执行测试用例周围生成一个排斥区域,下一个测试用例在所有排斥区域之外选取。实验证明RRT算法的有效性优于RT算法,但是RRT算法挑选测试用例的时间开销过大,这意味着在使用RRT进行软件测试时要花费过多的时间,不利于软件开发商节省人力物力,所以提高RRT算法的时间效率很有必要。本文针对上述问题提出了RRTtp算法,同时为了验证RRTtp的有效性和正确性,论文对两种算法做了大量的实验对比分析;并将两种算法应用到了面向对象程序的测试。论文的主要工作阐述如下:
  1.针对RRT在挑选测试用例时的时间开销过大的缺点,提出了一种改进的RRTtp算法。RRTtp的主要思想是在所有已执行测试用例周围生成排斥区域和可选区域,然后将所有可选区域进行比较挑出其中最大的一个,下一个测试用例就在该最大区域中随机生成。在进行最大可选区域的挑选时,首先对所有已执行测试用例进行排序,得到两个测试用例间可选区域的大小;然后对比所有的可选区域并挑出最大的一个;在每次比较时都需要记录并更新最大可选区域的起始点和终点,以便在最大区域随机生成下一个测试用例。
  2.实现了RRT和RRTtp算法在面向对象中的应用。在测试数值型程序时,测试用例间的距离即为数值上的差异,但是将两种算法应用到面向对象程序测试时,无法直接计算测试用例之间的距离。基于这个问题论文首先给出了本文所使用的测试用例间的距离表现形式;然后对测试用例的结构进行了研究分析;将测试用例的距离定义动态距离和静态距离之和,并分别给出了具体的动态部分和静态部分的距离计算公式,从而结合RRT和RRTtp算法实现了测试用例间的距离计算及其在面向对象软件测试中的应用。
  3.设计并实现了基于RRT和RRTtp算法的测试原型系统。该系统根据RRT和RRTtp在数值型程序和面向对象程序之间的应用,分别设计了数值型程序测试模块和非数值型程序测试模块。其中数值型程序模块主要包括算法执行和结果分析两大模块;非数值型程序测试模块包括类图录入、测试用例距离度量、算法执行和结果分析模块等。

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