基于谓词信息的测试用例生成系统设计与实现

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1、基于谓词信息的测试用例生成系统设计与实现作者：纪昌赋指导教师：李宣东教授陈振宇副教授南京大学研究生毕业论文(申请工学硕士学位)南京大学软件学院2011年5月f删舢I胁枷f哪Ⅲ舢舢栅删Y2372898TheDesignandImplementationofTestCaseGeneratingSystemBasedonPredicatelnformationJi，ChangbinJ，一SubmittedinpartialfulfillmentoftherequirementsforthedegreeofMasterofEn

2、gineeringSupervisedbyProfessorLi，XuandongAssociateProfessorChen，ZhenyuSoftwareInstituteNANJlNGUNIVERSlTYNanjing，ChinaMay，2011摘要软件测试已经成为软件开发的重要组成部分并且受到越来越多的关注。测试用例的设计和挑选往往决定了软件测试的质量。而测试用例集合的能力往往使用该测试用例集合能够检测出多少数量的错误来衡量。而如果让一个测试用例集合保持较高的检测错误的能力，那么这个测试用例集合中测试用例之间的多

3、样性值得重点关注。随机测试用例生成方法采取了随机生成在输入域上不同值的测试用例。而一些特定的随机测试方法，比如自适应随机测试，更加关注生成的测试用例的差异性并被证明是行之有效的。事实上，不仅仅是测试用例取值本身。其他的一些软件信息也可以被合理运用。我们可以用这些信息来刻画测试用例之间的差异性。而在生成测试用例的过程中，那些拥有与已有测试用例差异较大的候选测试用例总被挑选出来。这样由互相不同的测试用例组成的测试用例集合能检测到错误的可能性也更加大。谓词信息常常被用于软件检验。谓词信息具有很多优点，本文使用谓词信息指导测试

4、用例的生成。每个新的测试用例都是基于谓词信息生成。本文还介绍了多种使用谓词信息的方法。使用谓词信息而额外采取的谓词提取和静态执行过程并没有显著提高测试过程的开销。这种技术的优点是：它使用了两种差异的视角。输入域和谓词域。这样它可以有效地检测错误。它直接从输入域上生成测试用例，这样可以比一般的基于源码的测试用例生成方法更加高效。创造了一种全新的差异度量视角。可以方便地和其他的测试用例生成方法相结合。相关的实验也表明，在谓词信息指导下生成的测试用例具有更高的检错能力。本文提出的让随机过程和谓词信息结合的版本更是显著地提高了

5、测试用例的检错能力。我们也希望可以按照本文的这种思路让不同的软件信息被运用到测试用例生成上来。关键词：随机测试测试用例生成自适应随机测试谓词信息AbstractSonwaretestingisplayinganimportantroleinsoftwareengeering．Thedesignand8electlonoftestsuitedeterminthequalityofsoftwaretesting．Thecapacitvofafe8tsuite18measuredbyhowmanyfailuresthiste

6、stsuitecallinspect．Thediversitvbetweentestcasesneedstobemaintainedtodetectvarioustypesoffailures．The。andomtestingisalleffectivemethodwhichsimplygeneratestestcaseswithdllferelitinputvalues·Somerandomstrategies，e．g．adaptiverandomtest岫，paymo‘eattentionsOilthiskindo

7、fdifferenceandhavebeenprovedeffective．Inpractice，notonlytheinputfield，butmoreavailablesoftwareinformationcanbeacqu廿edaswell．Wecouldutilizethesoftwareinformationtodepictthed证．erenceoftestcases．Jnentestcase8withcomparativelylargedisparitycanbeselectedtofonnthetest

8、suite．Thetestsuitehasahighprobabilitytofindsoftware伍ihes．Thepredicatemior脚tlonhasbeenwidelyusedinsoftwareverification．Thispaperatte肿tstomakethepredicateinformationtog