首页> 中文学位 >增强型软件项目中测试工作量度量研究
【6h】

增强型软件项目中测试工作量度量研究

代理获取

目录

文摘

英文文摘

致谢

图目录

表目录

第1章 绪论

1.1 课题背景

1.1.1 软件测试的发展

1.1.2 增强型项目的兴起

1.2 研究对象和研究内容

1.2.1 研究对象分析

1.2.2 研究内容简述

1.3 研究成果

1.4 内容组织

第2章 相关工作和研究思路

2.1 软件工作量度量概要

2.1.1 规模测度

2.1.2 工作量度量

2.1.3 不确定性度量

2.1.4 度量方法的准确性

2.2 研究框架

2.2.1 研究要点

2.2.2 研究思路

第3章 基于测试验证点模型的测试用例数目估计

3.1 测试用例数目估计简介

3.1.1 基于代码行和缺陷数的估计

3.1.2 基于功能点的经验法则

3.1.3 测试用例估计的挑战

3.2 测试验证点和测试对象分析法

3.2.1 测试目标和功能规则

3.2.2 测试对象分析法

3.2.3 增强型项目中的测试验证点度量

3.2.4 用例模型下的测试验证点计算

3.2.5 测试验证点与测试用例数目

3.3 测试用例数目估计的案例分析

3.3.1 案例设计

3.3.2 测试验证点与用例点的比较

3.3.3 测试验证点与功能点的比较

3.3.4 修改功能的测试验证点案例分析

3.3.5 相关讨论

3.4 本章小结

第4章 基于二元规模的软件测试活动工作量度量

4.1 增强型项目中的测试规模度量

4.1.1 增强型项目中测试规模度量的问题

4.1.2 增量规模和附加规模

4.1.3 基于二元规模的工作量度量

4.2 基于测试用例数目的测试活动规模和工作量度量案例分析

4.2.1 案例设计

4.2.2 基于一元规模的工作量度量分析

4.2.3 基于测试用例数目的二元规模实例模型

4.2.4 测试执行规模的度量

4.2.5 测试分析设计活动工作量度量

4.2.6 测试执行活动工作量度量

4.2.7 测试总体工作量度量

4.3 本章小结

第5章 基于向量模型的测试任务工作量度量

5.1 测试任务度量现状

5.2 测试任务向量度量模型

5.2.1 度量任务规模

5.2.2 分析任务复杂度

5.2.3 判定测试人员等级

5.2.4 估计任务工作量

5.3 案例分析

5.3.1 测试设计任务估计案例

5.3.2 单一组织的测试执行任务估计案例

5.3.3 跨组织的测试执行任务估计案例

5.3.4 结果和讨论

5.4 本章小结

第6章 基于既得价值的不确定性度量

6.1 软件不确定性

6.1.1 风险与不确定性

6.1.2 项目缓冲设定与不确定度量

6.2 软件不确定性价值模型

6.2.1 不确定性价值概念

6.2.2 软件不确定性价值计算

6.3 基于既得价值的过程中不确定性度量

6.3.1 既得价值反馈系统

6.3.2 消费价值反馈过程

6.3.3 过程中消费价值度量框架

6.4 面向测试执行过程的案例分析

6.4.1 案例项目

6.4.2 方法运用

6.4.3 方法评估

6.4.4 相关讨论

6.5 本章小结

第7章 综合应用实例分析

7.1 综合应用概述

7.2 实例分析

7.2.1 项目简介

7.2.2 测试用例数目估计

7.2.3 测试活动工作量度量

7.2.4 测试任务度量

7.2.5 测试执行过程中的不确定性分析

7.2.6 相关讨论

7.3 本章小结

第8章 总结和展望

8.1 工作总结

8.2 未来工作展望

参考文献

作者简历及在学期间的主要研究成果

展开▼

摘要

过去几十年间,软件质量日益受到关注,软件测试得到了蓬勃发展。与此同时,随着大量软件的开发和演化,增强型软件项目逐步取代全新开发项目成为软件行业的主流。因此,增强型项目中测试工作量的度量对于当前的软件项目管理有着十分重要的价值。然而,目前以软件测试和增强型项目为对象的工作量度量研究相当缺乏。本文聚焦于增强型软件项目中功能测试的工作量度量,在增强型项目环境中应用、改进和构建工作量度量方法和技术,进行软件测试的规模度量、测试活动工作量度量、测试任务的工作量度量以及不确定性度量。主要工作和创新如下:
   ⑴提出了基于测试对象分析法的测试验证点模型,以解决在项目早期对测试用例数目估计的问题。模型以测试用例要验证的功能规则为出发点,通过构建测试对象树来逐层分析、识别功能规则,从而获得测试验证点这一规模测度,进而估计出测试用例数目。
   ⑵提出了二元规模模型,即通过增量规模和附加规模来分别度量增强型项目中添加、修改的功能和有待回归验证的原有功能,以解决现有方法无法准确涵盖回归测试的弱点。以二元规模为基础,通过在测试设计、测试执行和测试支持活动级别分别对二元规模进行一维转换,进而引入回归、调整均值和类比等算法对各活动和整体的工作量进行计算。该方法可以涵盖不同测试策略和场景,从而有效地提高度量的准确性。
   ⑶提出了测试任务向量模型,从规模、执行复杂度和测试人员等级三个方面对每个测试套件级的任务进行描述,并基于经验库应用多元线性回归、类比和支持向量机回归等算法实现任务工作量的度量。任务向量模型改善了传统的固定算式模式,具备很强的扩展性,同时提高度量的准确性。
   ⑷提出了基于既得价值的不确定性度量模型,引入金融领域的风险价值模型来度量工作量的不确定性,结合既得价值反馈过程框架对项目过程中的不确定性进行实时度量,为项目缓冲的设置和调整提供决策支持。
   ⑸案例和实验结果表明,本文提出的方法具备很强的可操作性和较高的度量准确性,比之原有的算法模型和专家估计法从可行性和准确性上都有显著提高。同时,三个实际项目的应用表明,以上方法可以集中应用于项目的各个环节并取得较为准确的度量值。
   ⑹本文为增强型项目中的功能测试工作量的度量提供了一套研究框架和切实可行的度量模型。该框架下的模型和方法仍然存在一定的提升空间,值得继续深入探讨,而本文内容则为后续研究提供了一个良好的基础。

著录项

相似文献

  • 中文文献
  • 外文文献
  • 专利
代理获取

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号