基于SA規(guī)則的全路徑用例自動生成方法研究.pdf

1、測試用例是軟件測試技術中的核心角色,測試用例的人工生成不能滿足現(xiàn)代軟件開發(fā)的需要,使得測試用例自動生成成為研究熱點。在測試用例自動生成方法中,有基于規(guī)格說明和基于結構兩種生成的方法。人工智能技術:粒子群優(yōu)化算法、遺傳算法、BP神經(jīng)網(wǎng)絡算法、混沌理論等也被用于對測試用例自動生成的研究。路徑測試是白盒測試中覆蓋強度最強的測試,因此基于結構的路徑測試用例自動生成一直受人關注。目前,對單路徑測試用例自動生成方法的研究較多,在文獻中采用了最常見的

2、單路徑測試用例自動生成方法,如:隨機法、動態(tài)法和符號執(zhí)行法等。全路徑是程序的所有可能路徑,如果能對程序的所有可能的路徑都進行測試則稱為全路徑測試,單個函數(shù)中全路徑測試的優(yōu)點是:測試不需指定路徑,因為指定路徑本身就比較麻煩；全路徑的測試用例覆蓋了該程序的所有可執(zhí)行路徑,比較全面的測試了程序的可行路徑；對于龐大的程序結構進行人工的窮舉路徑不可取,因此如何設計出一種基于全路徑的搜索方法對實際應用具有重大意義。在論文中以單個函數(shù)的全路徑為背景,

3、研究測試用例自動生成的方法。
　　 本文設計了一個基于SA(Source Analysis)規(guī)則的全路徑測試用例自動生成系統(tǒng)的框架。這個框架主要由:初始化組件、程序解析組件、優(yōu)化組件和結果分析組件四部分組成。論文對程序解析組件和優(yōu)化組件的功能和算法實現(xiàn)進行了較詳細地討論。程序解析組件的工作主要有兩個:一是對測試目標進行靜態(tài)解析,主要著重于源程序的語義分析和語法分析；二是運用SA規(guī)則對源程序進行逐行解析,按照
　　 關鍵詞

4、分析程序的結構并插裝相應的節(jié)點,插裝的目的是記錄執(zhí)行的語句,得到有向無負權圖和插裝后的目標函數(shù)。SA規(guī)則中制定了構造源程序的有向無負權圖的方案,有向無負權圖可以排除源程序的回路,簡化源程序中的路徑。優(yōu)化組件的工作主要有三個:一是不重復路徑集的獲取,在有向無負權圖上搜索所有不重復的路徑,并且存放到不重復的路徑集合中；二是將初始化的測試數(shù)據(jù)放到插裝后的源程序中執(zhí)行,得到測試數(shù)據(jù)的實際執(zhí)行路徑；三是計算已執(zhí)行路徑的相似度,在本工作中,制定了使