基于SAGA的測(cè)試數(shù)據(jù)自動(dòng)生成系統(tǒng)的研究與應(yīng)用.pdf

1、隨著近年來(lái)軟件行業(yè)的蓬勃發(fā)展,軟件測(cè)試作為保證軟件質(zhì)量和可靠性的重要保障,在軟件開(kāi)發(fā)中起著不可替代的作用,逐漸成為近年來(lái)研究的熱點(diǎn)之一。傳統(tǒng)的手工生成測(cè)試數(shù)據(jù)的方法存在著工作量大等缺點(diǎn),所以自動(dòng)生成測(cè)試數(shù)據(jù)成為了提高測(cè)試效率的重要手段。本文的主要內(nèi)容即是對(duì)測(cè)試數(shù)據(jù)自動(dòng)生成系統(tǒng)進(jìn)行設(shè)計(jì)和研究。 在本測(cè)試數(shù)據(jù)自動(dòng)生成系統(tǒng)中,主要包括3個(gè)部分：程序分析、路徑分析以及測(cè)試數(shù)據(jù)生成。其中測(cè)試數(shù)據(jù)的生成是整個(gè)系統(tǒng)的重點(diǎn)。本文采用自適應(yīng)模擬退

2、火遺傳算法作為核心算法。作為此算法的來(lái)源和基礎(chǔ)的遺傳算法是一種模擬生物群體遺傳和進(jìn)化機(jī)理的啟發(fā)式優(yōu)化算法。其仿照生物進(jìn)化的原理,通過(guò)選擇、交叉、變異等操作實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的搜索。雖然遺傳算法有著全局、并行搜索等優(yōu)點(diǎn),但也存在著容易陷入局部最優(yōu)等的缺點(diǎn)。針對(duì)其缺點(diǎn),引入了擁有較好局部尋優(yōu)能力的模擬退火算法。利用這兩種算法的優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)的地方將他們有機(jī)的融合,并且為了提高混合算法的性能,對(duì)混合算法進(jìn)行改進(jìn),并最終形成自適應(yīng)模擬退火遺傳算法(自適應(yīng)SA

3、GA算法)。 在得到了關(guān)鍵技術(shù)--自適應(yīng)SAGA算法后,對(duì)測(cè)試數(shù)據(jù)自動(dòng)生成系統(tǒng)進(jìn)行了設(shè)計(jì)以及實(shí)現(xiàn)。前面提到過(guò)系統(tǒng)的框架主要由三個(gè)部分構(gòu)成,首先采用靜態(tài)的程序分析,得到程序控制流程圖,然后對(duì)程序的路徑進(jìn)行分析,可以得出系統(tǒng)的全部路徑,最后根據(jù)需求要求,為滿足覆蓋某條系統(tǒng)路徑,對(duì)經(jīng)過(guò)程序插裝的被測(cè)程序進(jìn)行相應(yīng)的測(cè)試數(shù)據(jù)的生成。其中對(duì)于測(cè)試數(shù)據(jù)生成模塊進(jìn)行了重點(diǎn)設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)。該模塊主要內(nèi)容包括：參數(shù)編碼、適應(yīng)度函數(shù)的構(gòu)造、優(yōu)選父代交換、

4、自適應(yīng)交叉和變異操作等。 最后,本文采用JAVA語(yǔ)言對(duì)自適應(yīng)模擬退火遺傳算法予以實(shí)現(xiàn),針對(duì)一個(gè)實(shí)際的被測(cè)程序?qū)嵗?給出運(yùn)用測(cè)試數(shù)據(jù)自動(dòng)生成系統(tǒng)生成的測(cè)試數(shù)據(jù)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示出算法正確的執(zhí)行并達(dá)到了預(yù)期結(jié)果-實(shí)現(xiàn)生成的數(shù)據(jù)正確覆蓋指定路徑。此外,通過(guò)與遺傳算法的運(yùn)行結(jié)果比較,還可以看出,自適應(yīng)SAGA算法確實(shí)在執(zhí)行效率上優(yōu)于基本遺傳算法和自適應(yīng)遺傳算法。當(dāng)然,本系統(tǒng)還存在著許多缺點(diǎn),如：時(shí)效性差、處理的數(shù)據(jù)類型單一等缺點(diǎn)。這還需要在