针对GUI(Graphical User Interface)软件输入/输出图形化、事件驱动、事件触发随机性所带来的回归测试用例数量巨大的难题,在GUI事件模型图基础上,构建了GUI软件回归测试用例集优化数学模型,给出了目标函数和约束条件,提出了一种基于蚁...针对GUI(Graphical User Interface)软件输入/输出图形化、事件驱动、事件触发随机性所带来的回归测试用例数量巨大的难题,在GUI事件模型图基础上,构建了GUI软件回归测试用例集优化数学模型,给出了目标函数和约束条件,提出了一种基于蚁群算法的求解方法,制定了蚂蚁信息素更新规则和蚂蚁路径选择规则。仿真结果表明,该方法在保证覆盖效果的前提下,可以有效减少回归测试用例的数量和长度。展开更多
基于扩展有限状态机(extened finite state machine,EFSM)的回归测试过程中,传统的可执行测试数据生成方法由于没有充分利用软件变更信息,在对模型分支错误进行检测时效率较低。为此,提出了一种基于EFSM模型融合的可执行回归测试数据生...基于扩展有限状态机(extened finite state machine,EFSM)的回归测试过程中,传统的可执行测试数据生成方法由于没有充分利用软件变更信息,在对模型分支错误进行检测时效率较低。为此,提出了一种基于EFSM模型融合的可执行回归测试数据生成方法,制定规则对软件变更前后的模型进行融合,将程序变量作为符号对融合模型中所需覆盖的测试序列进行遍历,结合软件变更信息生成变量约束表达式组并求解得到最终的回归测试用例。实验结果表明:该方法在分支错误检测率、可执行比例、稳定性和测试效率等方面具有一定的优势。展开更多
文摘针对GUI(Graphical User Interface)软件输入/输出图形化、事件驱动、事件触发随机性所带来的回归测试用例数量巨大的难题,在GUI事件模型图基础上,构建了GUI软件回归测试用例集优化数学模型,给出了目标函数和约束条件,提出了一种基于蚁群算法的求解方法,制定了蚂蚁信息素更新规则和蚂蚁路径选择规则。仿真结果表明,该方法在保证覆盖效果的前提下,可以有效减少回归测试用例的数量和长度。
文摘基于扩展有限状态机(extened finite state machine,EFSM)的回归测试过程中,传统的可执行测试数据生成方法由于没有充分利用软件变更信息,在对模型分支错误进行检测时效率较低。为此,提出了一种基于EFSM模型融合的可执行回归测试数据生成方法,制定规则对软件变更前后的模型进行融合,将程序变量作为符号对融合模型中所需覆盖的测试序列进行遍历,结合软件变更信息生成变量约束表达式组并求解得到最终的回归测试用例。实验结果表明:该方法在分支错误检测率、可执行比例、稳定性和测试效率等方面具有一定的优势。
