基于禁忌搜索算法的EFSM测试数据生成

论文摘要

随着计算机软件行业迅速发展,需求日益复杂,软件产品质量的提高变得越来越重要,已成为人们关注的焦点。软件测试是保证软件质量最重要的手段,也逐渐成为软件开发过程的重要阶段。随着软件规模越来越大,结构越来越复杂,测试成本相对提高。软件测试自动化已成为提高测试效率,降低测试成本的重要手段,其最关键的难点之一是测试用例的自动生成。面向对象软件代码重用率高,需要严格的测试以保证软件质量。但传统的面向过程软件测试技术不适用于面向对象软件的测试,因此随之出现了基于模型的测试研究。这类模型主要包括UML,(统一建模语言)模型、LTS(标号迁移系统)模型和EFSM(可扩展有限状态机)模型等,能够表达软件系统的一系列活动集合。EFSM模型可以精确刻画软件系统的动态行为,已被广泛的应用于描述面向对象软件的对象行为及对象间的交互。因此,针对EFSM模型,探讨测试用例的自动生成具有重要的理论意义和实用价值。EFSM模型的测试用例生成包括测试路径生成和测试数据生成两部分。目前,针对EFSM模型的测试研究大多集中于测试路径自动生成。为探索路径上测试数据的自动生成,本文提出了一种面向EFSM路径,利用禁忌搜索策略实现其测试数据自动生成的方法,成功生成了测试数据。在此基础上,通过测试数据生成时间与路径不同特征因素之间关系的相关性分析,获得了影响EFSM测试数据生成效率的关键因素,并选取复杂路径通过适应度值的变化与遗传算法的测试生成效率进行了比较。实验结果表明：基于禁忌搜索的EFSM模型测试数据自动生成确实可行,并且其测试生成效率相对于遗传算法有很大提高。

论文目录

• 学位论文数据集
• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 课题研究的目的和意义
• 1.2 国内外研究现状
• 1.2.1 基于模型的测试研究现状
• 1.2.2 EFSM模型的测试序列生成研究现状
• 1.2.3 EFSM模型测试数据自动生成研究现状
• 1.3 本文的主要工作及组织结构
• 1.3.1 本文的主要工作
• 1.3.2 本文的组织结构
• 1.4 本章小结
• 第二章 启发式搜索算法
• 2.1 启发式搜索算法概述
• 2.2 遗传算法
• 2.2.1 遗传算法简介
• 2.2.2 遗传算法基本原理
• 2.2.3 遗传算法特点及流程
• 2.2.4 遗传算法在软件测试中的应用
• 2.3 禁忌搜索算法
• 2.3.1 禁忌搜索算法概述
• 2.3.2 禁忌搜索算法原理及特点
• 2.3.3 禁忌搜索算法具体流程
• 2.3.4 禁忌搜索算法在软件测试中的应用
• 2.4 本章小结
• 第三章 EFSM模型
• 3.1 EFSM基本术语
• 3.2 EFSM模型范例
• 3.3 基于EFSM模型的测试
• 3.3.1 基于EFSM模型的测试的相关定义
• 3.3.2 基于EFSM模型的测试覆盖准则
• 3.3.3 基于启发式搜索算法的EFSM测试数据生成
• 3.4 本章小结
• 第四章 基于禁忌搜索算法的EFSM测试数据生成研究及实现
• 4.1 基于禁忌搜索算法的EFSM测试数据生成概述
• 4.2 基于禁忌搜索的EFSM测试数据生成算法描述
• 4.3 基于禁忌搜索的EFSM测试数据生成操作及参数设计
• 4.3.1 基于禁忌搜索的EFSM测试流程
• 4.3.2 初始解构造
• 4.3.3 适应度函数构造
• 4.3.4 邻域函数设计
• 4.3.5 禁忌表结构
• 4.3.6 终止准则
• 4.4 基于禁忌搜索的EFSM模型测试数据生成
• 4.5 本章小结
• 第五章 禁忌搜索算法的EFSM测试数据生成效率比较及关键因素分析
• 5.1 禁忌搜索与遗传算法在EFSM模型测试数据生成上的效率比较
• 5.2 影响测试生成效率的关键因素分析
• 5.3 禁忌搜索与遗传算法测试数据生成效率分析
• 5.4 本章小结
• 第六章 结论
• 6.1 本文的主要贡献
• 6.2 本文进一步研究方向
• 参考文献
• 致谢
• 研究成果及发表的学术论文
• 作者与导师简介
• 附件