-
题名一种针对高维输入域的适应性随机测试改进性算法
- 1
-
-
作者
占徐政
-
机构
江西财经大学软件与物联网工程学院
-
出处
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2018年第11期1936-1943,共8页
-
基金
国家自然科学基金(61762040)
江西省自然科学基金重点项目(20171ACB21031)
-
文摘
适应性随机测试ART能够保证测试用例在输入域中更加均匀地分布,从而在失效检测能力上明显强于基本的随机测试,其中,固定候选集规模的ART算法FSCS-ART因具备较好的揭错能力而被广泛采用。然而随着输入域维度的升高,FSCS-ART的失效检测效果显著降低。针对该问题,在从候选集中选择正式用例时综合考虑两种距离:候选点与已测用例之间的距离和它与中心点之间的距离,这样,输入域边缘的候选点的优先级得以降低,有效地克服了FSCS-ART趋向于边缘的弊端。实验结果表明,改进后的算法针对高维输入域表现出更强的失效检测能力。
-
关键词
软件测试
适应性随机测试
测试用例
失效检测能力
-
Keywords
software testing
adaptive random testing
test case
failure
-
分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
