遗传算法在软件测试数据生成中的应用

测试数据生成是软件测试中的关键环节,它的实现对于软件测试过程的自动化具有重要意义.本文阐述了用遗传算法作为核心搜索算法来生成软件结构测试数据的方法和技术,其中讨论了编码策略、评价函数构造及插装等问题的解决方案,并重点说明了如何对遗传算子进行改进,使算法在解决本问题时更加有效.实验数据证明该方法是高效的.     

基于无关变量分离的EFSM测试数据进化生成

扩展有限状态机（EFSM）相比于有限状态机（FSM）能够更加精确地刻画系统的动态行为,因而广泛作为各种控制流与数据流系统的测试模型。在EFSM模型的测试中,使用搜索的方法获得触发目标测试路径的测试数据是近年来的一个研究热点。为进一步提高搜索效率,在遗传算法（GA）的基础上提出一种自动分离测试路径中无关输入变量的方法,该方法通过分析模型中变量与迁移间的关系,判定不影响子路径中谓词条件的无关输入变量,进而从个体中将其分离以实现搜索空间的自动缩减,提升测试数据生成效率。对几种具有不同复杂度的基准EFSM模型进行实验后的结果表明,该方法生成有效测试数据的成功率均达到98.2%以上,且与未分离输入变量的遗传算法相比,所需平均迭代次数减少44.7%~85.9%,平均运行时间减少24.1%~85.5%。      

试验设计在软件可靠性测试中的应用

为了有效利用资源、优化测试数据,在软件可靠性测试中引入试验设计:在操作剖面开发过程中应用正交试验设计,选择典型操作;在测试数据生成过程中使用组合设计,结合发生概率得到优化测试数据集.完整的软件可靠性测试过程包括确定系统模式剖面,然后根据正交试验设计确定操作剖面,根据组合设计确定运行分类,最后生成可靠性测试数据执行测试.在此基础上开发了测试数据自动生成工具,进行了实例应用.结果表明该方法不仅能为软件生成可靠性测试数据,还能发现更多的软件缺陷.      

UML在软件可靠性测试数据自动生成中的运用

为了自动生成实时嵌入式软件的可靠性测试数据,利用UML(统一建模语言)提供的建模机 制,从软件可靠性测试的角度建立use-case剖面、接口模型和测试数据实现模型,然后根 据 这些模型的描述进行随机抽样,自动生成可靠性测试数据.利用该方法能够开发出相应的测 试数据自动生成工具,在软件可靠性测试领域有着较大的实用价值.     

卫星控制系统测试数据自动判读系统的设计与实现

针对卫星控制系统测试数据类型多和数据量大的特点,设计一套测试数据自动判读系统.该系统能够对测试过程中的数据按照设置的判读规则进行自动判读,对判读的问题进行实时显示和记录,并在测试结束后自动生成测试报告,大大提高了测试效率和判读的准确性.     

卫星星座优化设计的分布式遗传算法

遗传算法在区域卫星星座的优化设计中可以得到很好的结果。但使用遗传算法时，往往计算量很大，星座规模较大时会带来计算上的困难。充分利用计算机网络的空闲计算资源进行分布式计算可以解决这一问题，文章提出了相应的分布式计算模型，给出了实现方法，算例表明分布式遗传算法效率很高，该分布式计算方法也可以推广到其他应用领域。     

基于EDT的扫描测试压缩电路优化方法

为了在集成电路可测试性设计（DFT）中实现更有效的测试向量压缩，减少测试数据容量和测试时间，采用嵌入式确定性测试（EDT）的扫描测试压缩方案分别对S13207、S15850、S38417和S38584基准电路进行了优化分析，通过研究测试向量和移位周期等影响测试压缩的因素，提出了固定测试端口和固定压缩率的扫描测试压缩电路优化方法。结果表明，在测试端口数量都为2，压缩率分别为12、14、16和24时具有较好的压缩效果，与传统自动测试向量生成（ATPG）相比，固定故障的测试数据容量减小了3.9~6.4倍，测试时间减少了3.8~6.2倍，跳变延时故障的测试数据容量减少了4.1~5.4倍，测试时间减少了3.8~5.2倍。所提方法通过改变测试端口数和压缩率的方式讨论了多种影响测试压缩的因素，给出扫描测试压缩电路的优化设计方案，提高了压缩效率，并对一个较大规模电路进行了仿真验证，可适用于集成电路的扫描测试压缩设计。      

利用改进遗传算法的软件故障定位辅助测试用例生成方法

在软件故障自动化定位过程中，如果在给定的测试用例集合情况下故障在故障疑似度列表种排名不高，比较有效的方法为补充新的测试用例。如何在较小的代价下提升故障的可疑度排名是一项具有挑战的工作。提出一种基于改进遗传算法(IGA)的测试用例生成方法，利用软件故障定位的疑似故障排名，来辅助生成软件故障定位过程中的测试用例。依次对所提方法进行阐述和分析，在6个C程序和2个Python程序上开展实验，实验结果表明：所提方法自动生成的测试用例能够有效地帮助提高故障定位的效率。     

高光谱图像序列中的运动弱小目标检测

高光谱图像序列中包含时域信息和光谱信息的弱小运动目标检测因其在民用和军用中的重要作用而引起了研究人员的兴趣。本文提出了一种新的空时联合异常方法来解决运动弱小目标的检测问题。该方法分别从空间域和时间域利用异常检测算法计算空间异常图和时间异常图。为了检测目标的运动一致性特征,该方法生成了运动轨迹预测图。将空间异常图、时间异常图和轨迹预测图融合后,可以很容易地从背景中检测到感兴趣的目标。该方法被应用于云杂波背景下的空中目标测试数据集。实验结果表明,该方法具有较低的虚警率和较高的检测率。     

卫星控制系统测试数据自动判读系统设计

针对卫星控制系统测试数据类型多和数据量大的特点,人工判读方式存在判读时间长和判读精度不够高等不足,分析了卫星控制系统测试数据的变化规律,建立了测试数据的判读规则,在此基础上完成自动判读方法设计和自动判读系统设计,该系统能够按照设置的判读规则进行自动判读,对判读结果进行实时显示和存储,提高了测试效率和判读的准确性.     

Ada动态测试中遗传算法的参数编码方法

介绍了将遗传算法应用在Ada程序结构测试中,被测单元参数按照遗传算法的运算规则进行编码的原则与方法.首先,介绍了包括枚举类型和变长数组的基本数据类型的参数编码方法.由于Ada语言允许使用动态数据结构类型的参数,如何在一个较高自动化的动态测试工具中实现对动态数据结构的自动测试,成为首要关注的问题.因此文中着重介绍了Ada程序的动态数据结构在遗传算法中的编码方法.     

一种嵌入式系统软件的非干涉测试方法

传统的嵌入式系统软件测试方法对被测试系统有一定的干涉效应,影响了测试结果的精确性和正确性.采用"非干涉测试方法"可以将这种影响消除,从而得到精确的测试结果,是一种准确反映被测试目标系统真实运行状态的测试方法.与传统的测试方法不同,该方法的特点在于对目标系统完全是非干涉的.通过分析非干涉测试方法的基本特征,提出了该方法的应用模型.在这个模型中,有3个组成部分是必需的,包括静态分析模块,动态分析模块和通过硬件采集目标系统状态信息的数据采集子系统.静态分析模块对被测试软件静态特征进行分析,指导硬件采集子系统如何采集以及动态分析模块如何解析采集的数据.在整个测试周期,"非干涉测试方法"不需要在目标软件中驻留任何仅用于测试的可执行代码.      

实时嵌入式软件测试输入的可视化建模

实时嵌入式软件仿真测试是一种目前应用较广的测试技术.文中根据实时软件及其输入的特点,结合在软件工程领域有着广泛运用的统一建模语言(UML),提出了一套基于输入类图、输入顺序图并辅以输入描述的测试输入可视化建模方法,在此基础上可以自动生成测试脚本或测试数据,用于驱动实时嵌入式软件测试的进行.      

嵌入式软件可靠性仿真测试系统研究

 研究嵌入式软件可靠性仿真测试方法和环境.文中给出了仿真测试系统的体系结构,并结合该体系结构对嵌入式软件可靠性仿真测试的软硬件特性,软件可靠性仿真测试的方法、测试环境配置、关键技术及其可行的解决方案作了探讨.特别地,给出了一个生成测试用例的新方法.     

软件自动测试的研究与程序实现

从介绍软件系统测试的现状及所采用的测试过程，测试方法入手，对软件自动测试的生命周期，适用范围，实现机制进行了研究，讨论了一种可行的，实用的自动测试的开发过程及方法，并且在此基础上介绍一个基于该方法的自动测试程序的实现。     

对象状态测试

阐述了面向对象软件测试中对象状态测试的重要性，提出了对象状态测试模型，介绍了从Ｃ＋＋源程序构造模型的方法，最后给出了基于ＯＳＤ的面向对象状态测试的测试策略，测试标准和测试用例的生成方法。     

可配置的软件动态测试系统研究

首先简要分析了软件动态测试方法在测试环境开发、测试执行以及测试结果分析等环节上所存在的问题与缺陷。接着提出了一种采用增加配置的方法构建动态测试环境的思路，并以此为基础，实现了一个软件自动化测试原型系统，同时详细描述了该系统的基本框架，阐述了它的关键技术。     

基于图染色理论的并行测试任务调度算法

目前的自动测试系统大多数采用串行测试的工作方式,测试效率很低.针对这个问题,建立了基于图论的测试任务关系模型,用"图"来描述测试任务占用仪器资源的情况,将测试任务调度的工程问题转化为图论中的数学问题.在测试任务关系模型的基础上,提出了两个任务调度算法:CTG算法和CTG-T算法.对于多个测试任务,利用这两个算法可以得到并行度最大或者测试时间最短的任务分组方案,能有效地实现并行测试.这两个算法是基于图的染色理论得到的,对其正确性进行了理论分析和实例仿真.两个算法已经在实际系统中得到了实验验证,结果表明能够大大提高自动测试系统的测试效率.      

基于非参数假设检验的程序缺陷定位方法

调查了西门子测试集中的程序失败用例的规模和谓词评估偏差的分布.结果表明,中心极限定理的前提和参数假设检验的假设条件无法得到普遍满足.所以,已有的基于参数假设检验的方法存在潜在的问题.针对这一现象,提出了基于非参数假设检验定位程序缺陷的方法.实验结果表明,该方法在非正态分布的样本集上仍具有较好的适用性,且在缺陷定位效率上优于已有的基于程序谓词的缺陷定位技术.同时比较了基于2种常用的非参数假设检验模型的缺陷定位方法的效率.一种方法基于Kolmogorov-Smirnov检验,另一种方法基于Cramér-von-Mises准则.比较结果表明,在西门子测试集上,基于Kolmogorov-Smirnov检验的方法在缺陷定位效率上优于基于Cramér-von-Mises准则的方法.