计算机研究与发展
計算機研究與髮展
계산궤연구여발전
JOURNAL OF COMPUTER RESEARCH AND DEVELOPMENT
2009年
8期
1371-1377
,共7页
软件测试%测试数据自动生成%选择性冗余%线性逼近%分支函数极小化
軟件測試%測試數據自動生成%選擇性冗餘%線性逼近%分支函數極小化
연건측시%측시수거자동생성%선택성용여%선성핍근%분지함수겁소화
基于选择性冗余思想,提出了一种测试数据自动生成算法.算法首先利用分支函数线性逼近和极小化方法,找出程序中所有可行路径,同时对部分可行路径自动生成适合的初始测试数据集;当利用分支函数线性逼近和极小化方法无法得到正确的测试数据时,基于使得测试数据集最小的原理和选择性冗余思想,针对未被初始测试数据集覆盖的谓词和子路径进行测试数据的增补.由于新算法结合谓词切片和DUC表达式,可以从源端判断子路径是否可行,因此能有效地降低不可行路径对算法性能的影响.算法分析和实验结果表明,该算法有效地减少了测试数据数量,提高了测试性能.
基于選擇性冗餘思想,提齣瞭一種測試數據自動生成算法.算法首先利用分支函數線性逼近和極小化方法,找齣程序中所有可行路徑,同時對部分可行路徑自動生成適閤的初始測試數據集;噹利用分支函數線性逼近和極小化方法無法得到正確的測試數據時,基于使得測試數據集最小的原理和選擇性冗餘思想,針對未被初始測試數據集覆蓋的謂詞和子路徑進行測試數據的增補.由于新算法結閤謂詞切片和DUC錶達式,可以從源耑判斷子路徑是否可行,因此能有效地降低不可行路徑對算法性能的影響.算法分析和實驗結果錶明,該算法有效地減少瞭測試數據數量,提高瞭測試性能.
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