李刚
- 作品数：5 被引量：4H指数：1
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- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于变异粒子群算法的字符串型测试数据生成被引量：2
- 2016年
- 基于搜索的算法在以路径覆盖为目标的测试数据生成中应用广泛。然而对于字符串型测试数据的生成,现有方法效率不高。为了高效地生成字符串型测试数据,提出了一种基于变异粒子群算法的字符串型测试数据自动生成方法。在随机生成初始种群后,采用粒子群算法使种群在趋近最优个体的过程中实现进化,并以一定的概率对种群中的个体进行变异操作,以避免进化过程陷入局部最优。为了有效地指导种群进化过程,对经典适应度函数中分支距离的计算方法进行改进,使其适用于含有字符串型参数的程序。实验结果表明,该方法具有较高的成功率和稳定性,且能明显提升测试数据生成效率。
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- 关键词：测试数据生成变异粒子群算法
- 基于失效聚集度改进自适应随机测试算法
- 2016年
- 对于现有的自适应随机测试(ART)算法针对点状失效模式普遍存在有效性和效率均比随机测试(RT)差的问题,提出一种基于失效聚集度的自适应随机测试(CLART)算法,对传统的ART——固定候选集(FSCS)、区域排除随机测试(RRT)等算法进行改进。首先,根据被测程序的输入域估计主失效聚集度,确定局部搜索区域;然后,在区域内使用传统ART算法生成若干测试用例(TC)进行测试;若未发现错误,重新选择局部区域生成TC;重复这一过程直至发现错误。仿真实验显示在点状失效模式和块状失效模式下CLART算法的有效性比FSCS算法提高约20%,效率比FSCS算法提高约60%。实验结果表明CLART算法利用多个局部区域依次搜索可以快速锁定引发失效输入分布密集高的失效区域,从而提高测试的有效性和效率。
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- 关键词：软件测试
- 基于失效聚集度对ART算法有效性的研究被引量：1
- 2017年
- 在对点状失效模式和块状失效模式进行分析研究的基础上提出了失效聚集度和失效簇单元的概念。将块状失效到点状失效的退化过程看成是失效聚集度逐渐降低的结果,并在此基础上对经典的固定候选集算法进行实验。经试验发现:聚集度均等的情况下,随着聚集度的降低,自适应随机测试算法的有效性迅速跌至极限,随着聚集度接近极限,其有效性稍有改善,但仍不如随机测试。
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- 关键词：软件测试有效性
- 基于差异度分析的蜕变关系选取方法被引量：1
- 2017年
- 针对如何选取检错能力优良蜕变关系的问题,提出一种基于差异度分析的蜕变关系选取方法。从程序结构出发,分析每条蜕变关系能达到的路径对,利用路径覆盖距离度量蜕变关系中路径对之间的差异度,对于输入为多元组的程序还须考虑蜕变关系中参数间差异对蜕变关系检错率的影响,得出每条蜕变关系差异度值。通过多个不同类型实验对该方法进行验证,实验结果表明,蜕变关系差异度值越大的蜕变关系检错能力越强,验证了该方法的正确性。
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- 关键词：软件测试
- 一种改进的面向对象程序测试数据生成方法
- 2017年
- 现有基于搜索的面向对象程序测试数据生成方法缺乏对参数列表的更新,导致测试数据生成效率不高。在传统基于遗传算法的面向对象程序测试数据生成方法的基础上,引入粒子群算法对参数列表进行更新,实现了方法序列和参数列表的共同更新。测试结果表明,所提方法能大幅提高面向对象程序测试数据生成的成功率及生成效率。
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- 关键词：面向对象程序测试数据生成
