基于自适应遗传算法的测试用例生成工具

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一种基于改进遗传算法的测试用例自动生成研究

第１卷９
第４期
北京石油化工学院学报
ＪｕｎｌｆＢｉｎｎｔｕｅｏｏｒａｅｊｇＩｓｉｔｆｏｉｔ
Ｐｅｒ — ｈｅｉａｃｔｏｃｍｃｌＴｅｈｎｏｏｌｇｙ
Ｖｏ．９ＮＯ４Ｉ１．
Ｄｅ．０１ｃ２１
２１编码方式．
适应度Ｐ厂＝
Ｚ
，中是待测程序中总共的其
≥ １一１（，
分支数，１册是矩阵Ｄ中满足
ｌ１一
２ … ，）的列的个数。，，ｚ
２．路径覆盖３
待测程序— — Ｄ１ｕａｅａｎｙ三角网生成程序
用例自动生成研究的重要课题之一。自２０世纪６Ｏ年代以来，内外学者对软国件测试用例的自动生成进行了多方面的研究，
一
法较随机测试方式普遍有更好的性能ｌ。＿４］
实际应用中由于遗传算法自身缺陷，未成熟收敛是遗传算法中不可忽视的现象，主要表现在群体中所有的个体都陷于同一极值而停止
是交叉算子，是变异算子，Ｔ是终止条件，ＰＴ是需要覆盖的目标路径。
，
当个体ｉ过分支Ｊ，走那么Ｄ
２改进算法研究
传统的遗传算法引用到测试用例自动生成的研究，于软件测试自动化产生了重要的影对
法，当软件规模增大的时候，但符号表示非常繁

面向对象单元测试用例自动生成工具对比分析

面向对象单元测试用例自动生成工具对比分析随着软件开发的复杂性不断增加，测试工作变得越来越重要。

而在软件开发的测试过程中，单元测试是非常重要的一环。

单元测试可以帮助开发人员在开发过程中发现和解决代码中的问题，确保代码的质量和可靠性。

手动编写单元测试用例是一项非常繁琐的工作，尤其是在面向对象编程中，需要考虑到对象之间的交互和依赖关系。

自动生成单元测试用例的工具应运而生。

面向对象单元测试用例自动生成工具是一种能够根据代码自动生成单元测试用例的工具，它能够帮助开发人员节省大量的时间和精力。

目前市面上有许多这样的工具，比如Pitest、Randoop、EvoSuite、Agitar等。

这些工具各自有着不同的特点和优势，下面将对它们进行对比分析。

1. PitestPitest是一个开源的Java项目，它能够对Java代码进行静态分析和动态分析，从而自动生成单元测试用例。

Pitest的主要特点是它能够检测到代码中的变化和覆盖率，并且能够根据这些信息生成高质量的测试用例。

Pitest还具有高度可配置性，可以根据具体的需求进行定制化设置。

这使得Pitest非常适合于长期维护的项目，能够为项目提供稳定和高效的测试。

2. RandoopRandoop是另外一个流行的面向对象单元测试用例自动生成工具，它能够自动生成一组基于随机输入的测试用例。

Randoop的主要优势在于它的简单易用性和高效性。

开发人员只需要简单地配置一些参数，就能够快速地生成大量的测试用例，并且这些测试用例还具有一定的覆盖率。

Randoop还支持对于异常情况的测试，能够帮助开发人员发现和处理代码中的异常情况。

3. EvoSuiteEvoSuite是一个基于遗传算法的单元测试用例自动生成工具，它能够根据代码的结构和逻辑自动化地生成高质量的测试用例。

EvoSuite的主要特点在于它能够对复杂的程序进行测试，并且能够自动推测出最优的测试输入和输出。

EvoSuite还支持对于一些特定的测试场景的定制化设置，能够根据具体的需求生成定制化的测试用例。

一种基于改进遗传算法的测试数据自动生成

ＳＧＡ＝（Ｃ，Ｅ，Ｐｏ，Ｍ，，Ｆ，，Ｔ）（２．１）
其中Ｃ是个体的编码方法，Ｅ是个体适应度评价
１）运行被测试程序，在程序中插桩，记录每个个２）对种群中的个体进行适应度的评估，使用
软件质量，缩短软件开发周期，减少软件成本，人们开那么可以认为程序中的每个语句都已经检验过了，即
展了广泛而深入的研究，实践证明测试数据的自动化达到了语句覆盖，这种测试方法就是独立路径测试方
函数从而自动生成测试ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ 据［３１。本文在ＰｒａｖｅｅｎＲａ－ｊａｎＳｒｉｖａｓｔａｖａ思想的基础上，传算法进行改进，并通过实验验证了该算法的有效
性。
循环简化成一次和零次两种情况，从而极大地减少路
２．遗传算法
遗传算法（ＧｅｎｅｔｉｃＡｌｇｏｒｉｔｈｍ）是一种通过模拟自
预处理包括确定输入变量和约束条件，编码产生（２）计算初始种群的环形复杂度（ＰａｔｈＮｕｍｂｅｒ），遗传迭代次数ｆｇｅｎ）＝０。（３）当ＰａｔｈＮｕｍｂｅｒ小于所需的测试用例数目时，循环执行以下步骤：
径的数量，使得覆盖这些有限的路径成为可能，这种３．３改进的遗传算法的算法描述本文提出的改进的遗传算法的算法描述如下：

基于遗传算法的测试用例自动生成及其改进方法

ＨＵＷｅ —ｕｎＱＡｕ－ｉｇｎｈａ，ＩＮＹｅｙｎ
（ｅｉｇＩｓｔｔｏｐｌｄＭｔｒｌｙＢｉｎ０２，ｈｎ）Ｂｉｎｔｕｅｆｐｉｅｅｏｇ，ｅｉｇ１０９ＣｉａｊｎｉＡｅｏｏｊ０
ＡｂｔａｔＧｅｅｉｌｏｉｍｕｒｎｌｌａａｔｅｓａｃｉｇａｇｒｈｉｈｇｖｓａｎｗｓｌｔｎｔｅｅａｅｔｓｃｓｓｓｒｃ：ｎｔａｇｒｈｉｃｒｅｔａｌｄｐｉｅｒｈｎｏｉｍｗｈｃｉｅｅｏｕｉｏｇｎｒｔｔａｅ．Ｈｏｖｃｔｓｙｖｌｔｏｅｗｅ－ｅ，ｗｅｔｓｕｅｏｇｎｒｔｅｔａｅ，ｔｅｒｎｏｅｓｏｅｏｉａｉｎａｄｍｕａｉｎｍａｅｈｉｅｓｔｆｔｅｐｐｌｔｎｒｈｎｉｉｓｄｔｅｅａｅｔｓｃｓｓｈａｄｍｎｓｆｒｃｍｂｎｔｎｔｔｋｓｔｅｄｖｒｉｏｈｏｕａｉｏｏｙｏ
０引言
软件的故障已经对我们的社会造成了太多的危害 … 。１８９５到１８９７年，ｈｒｃ２Ｔｅａ－５辐射治疗设备卷入多宗因辐射剂量严重超标引发的医疗事故，罪魁祸其
陷、提高可靠性水平的重要手段。软件测试的目的正
ｏｖｒｅｏｉｉｇａｄｍｕａｉｒｌｋｓｔｅｒｈｎｆｃｅｃｅｙｌｗｒｏｅ，ｒｃｍｂｎｎｎｔｔｇｆｅｙｍａｅｅｓａｃｉｇｅｉｉｎｙｖｒｏ．Ｔｉｐｐｒｎｒｄｃｓａｌｍｐｖｄｍｅｈｄ，ｔｎｅｈｈｓａｅｔｕｅｌｉｒｅｔｏｗｉｉｏｏｈａｍｕａｉｎｃｎｒｌｓａｅｎｐｉｌｏｔｌｔｔｇｄｅｗｈｃｆｃｉｅｙｉｍｖｓｔｅｓａｃｉｇｃｐｂｌｙａｄｇｔｏ－ｔｔｏｔｔｔｇａｄａｏｔｏｏｒｙｎｍａｎｒｒｅｙａｄｄ，ｉｈｅｅｔｌｍｐｅｈｅｒｈｎａａｉｔｎｅｓｐｃｏｓａｖｉｔｌｓｌｔｎｃｐｂｌｙｏｅａｇｒｈｉｏｕｉａａｉｔｆｔｏｉｍ．ｍａｏｉｈｌｔ

本科毕业论文-基于遗传算法的测试用例生成方法【精品毕业设计】(完整版)

摘要软件测试是保证软件质量和可靠性重要手段，在这方面发挥着其它方法不可替代的作用。

然而，软件测试是一个复杂的过程，需要耗费巨大的人力、物力和时间，约占整个软件开发成本的40%～50%。

因此，提高软件测试工具的自动化程度对于确保软件开发质量、降低软件开发成本非常重要。

而提高测试用例生成的自动化程度又是提高测试工具乃至整个测试过程自动化程度的关键所在，本文主要针对这一问题进行了研究和设计。

本文在分析软件测试和遗传算法基本概念的基础上，提出软件测试用例的设计是软件测试的难点之一。

论文提出了基于遗传算法的测试用例生成的内含是应用遗传算法来求解一组优化的测试用例，其框架包括了测试环境构造、遗传算法及测试运行环境三部分，论文给出了基于遗传算法的测试用例生成的模型。

最后以三角形分类程序为例应用遗传算法进行测试用例生成的模拟，结果显示，应用遗传算法进行测试用例生成可行。

关键词：软件测试测试用例遗传算法ABSTRACTSoftware test is the important means that guarantee software quality and reliability，and in this respect，it plays the role that other method cannot replace. However software test is a complex process , it needs to consume huge manpower，material resources and time，which takes the 40%~50% of entire software development cost approximately . Therefore，raising the automation level of software test tool is very important for ensure software development quality and reduction software development cost . And then，the most important is raising the automation level of the test case generation for raising the automation level of test tool and even entire test process，so this paper study and design mainly according to this problem.Based on the analysis of basic concepts of software testing and genetic algorithm, this article proposes that software test case design is one of the difficulties of software testing. Paper presents the inherent in software test case designing based on genetic algorithm is using genetic algorithm to solve a set of optimization test cases, and the framework includes three parts which are test environment construction, genetic algorithm and the environment for test . Paper presents the model of software test case generation based on genetic algorithm. Finally, we take the triangle categorizer as an example, simulate software test case generation based on genetic algorithm. The results display that software test case generation basing on genetic algorithm is possible.KEY WORDS: software test , test case , genetic algorithm目录摘要 (1)ABSTRACT (2)目录 (3)第一章绪论 (5)1.1 问题的提出 (5)1.2 国内外研究现状 (6)1.3 论文研究内容 (8)第二章软件测试及遗传算法基本概念 (9)2.1 软件测试基本概念 (9)2.1.1 软件测试的目的 (9)2.1.2 软件测试的原则 (9)2.2 软件测试的难点 (10)2.3 遗传算法 (11)2.3.1 遗传算法的思想及流程 (11)2.3.2 遗传算法的特点 (13)2.4本章小结 (14)第三章基于遗传算法的测试用例生成 (15)3.1基于遗传算法的测试用例生成基本内涵 (15)3.1.1 软件测试用例的基本内涵 (15)3.1.2 基于遗传算法的测试用例生成的基本内涵 (16)3.2 基于遗传算法的测试用例生成框架 (16)3.3 基于遗传算法的测试用例生成算法实现 (18)3.3.1 编码策略 (18)3.3.2 适应度函数及程序插桩 (19)3.3.3 遗传策略 (20)3.3.4 参数控制 (21)3.4 本章小结 (22)第四章实验及结果分析 (23)4.1 待测程序分析 (23)4.1.1 待测程序引入 (23)4.1.2 程序流程分析 (23)4.1.3 路径分析 (24)4.2 程序插桩 (24)4.3 参数设定及程序实现 (25)4.3.1 参数设定 (25)4.3.2 部分程序实现 (26)4.4 结果分析 (28)4.5 本章小结 (30)第五章总结与展望 (31)致谢语 (32)参考文献 (33)第一章绪论1.1 问题的提出在信息化普及的今天，计算机在人们的生活和工作中占据着重要地位，使人们的工作效率提高，也使生活更丰富多彩。

基于遗传算法的路径测试用例的自动生成探讨

２ｏｍ￣ｏｓＲ繁９翔
３
Ｎｏ．９
ＥＬＥｃＴＲＯＮＩＣＴＥｓＴ
基于遗传算法的路径测试用例的自动生成探讨
田丽芳
（黄淮学院信息工程学院，河南驻马店４６３０００）
摘要：在软件开发中进行软件测试是为了保证软件质量和可靠性。软件测试中测试数据合理设计很关键。如何优化测试数据，自动生成测试数据是人们一直研究的问题，本文针对测试用例的自动化生成进行了深入的研
ｅｘｐｅｉｒｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｈａｔｔ，ｔｈｅａｕｔｏｍａｉｔｃｇｅｎｅｒａｉｔｏｎｏｆｔｅｓｔｃａｓｅｓｏｆｔｈｅｓｙｓｔｅｍｃａｎｃｏｍｐｌｅｔｅａｓｅｔｏｆｔａｒｇｅｔｐａｔｈ，ａｎｄ
ｏｆｔｅｓｔｄａｔａｏｆｔｈｅａｕｔｏｍａｉｃｔｇｅｎｅｒａｉｏｔｎｏｆｔｅｓｔｃａｓｅｓ，ｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｉｎ—ｄｅｐｔｈｒｅｓｅａｒｃｈ，ｕｓｉｎｇｇｅｎｅｔｉｃａｌｇｏｒｉｔｈｍｂａｓｅｄ
０引言
工设计输入测试数据，费工费时易出错，那么，如何来确保软件开发质量，实现软件测试工具的自动化。现在
目前，软件应用已经渗透到各个领域，软件质量问测试用例的自动生成还远不尽如人意。本文探讨一种有

面向对象单元测试用例自动生成工具对比分析

面向对象单元测试用例自动生成工具对比分析随着软件工程的快速发展，面向对象编程已成为一种主流方法，而面向对象单元测试也变得非常重要。

做正确的单元测试可以有效地提高软件质量，减少开发团队的测试开销并节省时间。

但是，单元测试需要大量的人工编写用例，时间成本相对较高，因此需要一些工具简化这个过程。

目前，有许多用于自动化单元测试用例生成的工具。

本文将介绍两种主要的工具： EvoSuite和CodePro AnalytiX，并比较它们的优缺点。

EvoSuite是一个JAVA程序的自动化测试工具。

它使用遗传算法和神经网络来生成测试用例，可以为Java代码中的自动测试和无自动测试的类生成高质量的测试用例。

EvoSuite生成的测试用例自动检测程序错误，同时生成的测试用例通常具有较高的代码覆盖率。

EvoSuite具有以下优点：1. 生成的测试用例具有高覆盖率。

EvoSuite自动生成了针对所有程序路径的测试，可以快速发现代码中的潜在问题。

2. 可以很好地集成到开发环境中，包括Eclipse、 Maven等。

它还支持JUnit测试框架，可以集成到持续集成环境中。

3. EvoSuite为开发人员节省了时间。

开发人员只需提供要测试的程序的字节码，EvoSuite就可以自动生成测试用例。

4. EvoSuite支持Java的最新版本，如Java 8和Java 9.但是，EvoSuite也有以下缺点：1. 生成测试代码的语法不总是容易理解。

因为这个原因，开发人员可能需要调整生成的代码以便于理解和维护。

2. EvoSuite不能全面测试系统的功能。

尽管EvoSuite试图在代码中覆盖所有行，但它不能测试整个程序或系统的功能。

3. EvoSuite依赖于遗传算法和神经网络，这意味着在某些情况下程序可能没有足够的时间来生成测试用例。

CodePro AnalytiX是另一个JAVA程序自动化测试工具。

它使用JUnit测试框架来生成测试用例，也可以使用Coverage和Complexity Metrics等其它插件来支持测试用例生成。

面向对象单元测试用例自动生成工具对比分析

面向对象单元测试用例自动生成工具对比分析一、引言单元测试在企业级软件开发中扮演着至关重要的角色，可有效减少代码缺陷，提升开发速度和质量。

然而，手写单元测试用例会浪费团队成员的时间和精力，同时也存在无法发现所有缺陷的风险。

因此，自动化生产单元测试用例工具在实践中得到广泛应用。

针对这一趋势，现有多种面向对象单元测试用例自动生成工具应运而生。

本文将对比分析三种主流的工具：EvoSuite，Randoop以及FAST。

二、EvoSuiteEvoSuite是当前最先进、最成熟的单元测试自动生成工具之一，是由英国剑桥大学计算机实验室研发出来的。

其核心思想是利用遗传算法（GA）来生成用例。

EvoSuite支持Java 软件系统的单元测试的全自动化生成。

尽管算法对于EvoSuite的成功至关重要，但该工具的实际贡献来自于设计了一套集成测试框架，该框架非常适合并发程序和IO操作。

EvoSuite在实验中的表现非常好，成功率高且覆盖率好。

同时，它还可以通过插件扩展其功能，如在Eclipse中添加Eclipse插件，可以在IDE中执行和调试自动生成的测试用例。

优点：1.支持遗传算法，生成的用例质量很高；2.支持Eclipse插件，提高了开发测试效率；3.支持并发程序和IO操作。

1.需要一定程度的自我配置；2.存在路径测试问题，导致生成的测试用例无法达到全路径覆盖；3.使用EvoSuite往往需要下载许多额外的依赖项，这会消耗计算机的性能。

三、RandoopRandoop是一个由微软研究院开发的自动生成单元测试用例的Java工具，原理是利用“反射”技术动态生成Java类。

它会自动创建一个Java类的实例，并运行方法，自动生成测试用例。

Randoop生成的测试用例的端口覆盖优势非常好，但与EvoSuite不同，它不能生成多个测试用例类，并且需要用户手动组装和运行测试用例。

1.从生成的测试用例覆盖角度来看，其效果是非常好的，每个测试用例都能覆盖一个或多个语句或分支；2.简单易用，无需参数配置。

软件测试毕业论文题目选题参考

软件测试毕业论文题目选题参考软件测试是在规定的条件下对程序进行操作，以发现程序错误，衡量软件质量，并对其是否能满足设计要求进行评估的过程。

为了方便大家写作选题，下面列举了部分软件测试毕业论文题目。

1、嵌入式计算机软件测试关键技术探讨2、软件工程中软件测试技术的研究3、箭载飞控软件系统最差情况执行时间测试研究4、大数据背景下软件测试的挑战与展望5、云计算环境下的软件测试服务分析6、无人侦察机情报处理及软件测试研究7、工程装备嵌入式软件测试环境平台技术研究8、嵌入式软件自动化测试系统研究9、工业软件现场测试中的拆分及其测试数据设计10、考虑缺陷关联模型的软件优化测试策略11、航空机载软件安全性测试技术研究12、基于自适应遗传算法的软件测试用例自动生成13、基于BP神经网络软件测试缺陷预测技术研究及应用14、软件测试技术现状与发展趋势研究15、浅析设备软件测试与质量保证16、面向应用型人才培养的软件测试案例教学探讨17、软件质量保证与测试课程教学改革探索18、高职软件工程专业软件测试课程教学改革探讨19、工程项目实践为导向的软件测试教学体系20、星载软件可靠性仿真测试环境研究21、Android软件可靠性测试用例自动生成的设计研究22、探索式软件测试方法分析23、探讨计算机软件测试的相关技术应用24、软件测试思维在“程序设计基础”教学中的培养初探25、慕课背景下软件测试课程教学改革探索26、软件质量保证与测试教学中存在的问题及对策研究27、石家庄地区软件测试业发展分析与应对策略探究28、计算机软件测试技术与开发应用研究29、软件测试用例技术发展分析及对策30、相控阵天线阵面测试平台软件设计31、机车传动系统控制逻辑纯软件仿真测试平台开发32、软件测试技术与测试管理研究33、大型软件回归测试用例选择优化策略34、商业银行权限管理软件全流程测试研究35、基于多优化目标的软件测试用例约简方法研究36、大数据背景下软件测试的挑战及其展望探析37、浅析软件测试中的可靠性模型设计38、刍议测试驱动开发在软件开发中的作用39、装备虚拟训练软件测试技术研究40、智能气象站气象要素数据测试软件设计41、服务区域经济的高职《软件测试技术》课程建设研究42、针对事件驱动软件的测试集排序准则43、引入测试复杂度提高软件测试管理效率的算法44、嵌入式软件的测试方法与技术45、构件软件的回归测试复杂性度量46、国产办公软件测试自动化研究47、手机软件的自动化测试分析48、《软件测试方法与设计》课程教学改革的探索与实践49、基于MIT的信息系统软件测试方法50、一种嵌入式控制软件的分析与测试方法51、嵌入式模块自动测试系统软件设计52、农业专家系统的软件测试算法研究53、构件技术的通用自动测试系统软件设计54、基于多平台探讨计算机软件测试方法55、姿轨控软件黑盒测试方法研究56、云计算环境下的软件测试服务研究57、软件测试与软件设计方法分析58、从软件工程角度的考试系统软件测试59、基于模糊评判的软件测试项目风险评估方法60、软件自动化测试系统的研究与实现61、基于校企合作的软件测试专业教学综合改革62、软件测试项目管理研究63、混合粒子群算法的软件测试数据自动生成64、基于缺陷关联度的Markov模型软件优化测试策略65、刍议软件测试对提高软件质量的影响66、计算机软件的测试及保护技术研究67、基于程序结构的软件测试数据自动生成系统68、移动终端应用层软件自动化测试系统设计与实现69、基于虚拟仪器的发电机组测试与评估系统软件开发70、高职软件测试特色专业建设的研究71、综合电子信息系统软件测试方法72、软件开发高效测试途径73、车载LIN总线单元无线主动软件在环测试分析仪设计74、系统控制类软件系统的共用仿真测试技术75、数据库访问控制软件的自动化测试研究76、半实物环境下嵌入式软件通用测试平台研究77、软件测试课程影真式分段教学模式研究78、数字式线路保护基本逻辑自动测试软件的设计与实现79、飞行控制软件单元测试方法研究80、FC协议测试卡的软件设计与实现81、自动化软件测试技术及应用策略探讨82、面向软件工程数据挖掘的开发测试技术83、优化遗传算法在软件测试用例方面的应用84、基于升级路径的软件升级测试模型及其启示85、用WordVBA解决软件测试用例自动生成问题86、基于GQM软件测试有效性评估模型的研究87、测控软件测试用例库管理系统的研发88、基于SWTBot技术的软件自动化测试的研究与实现89、嵌入式软件测试自动化技术研究90、软件测试管理体系的建设91、软件测试模型与项目集管理的前瞻性思考92、软件测试用例管理方法初探93、浅谈软件测试技术与管理94、软件测试管理中的关键技术分析95、浅析有效进行软件测试过程管理的方法96、人事薪资管理系统软件测试方案研究97、软件系统测试过程管理及可追踪性方法研究98、一种基于V模型的嵌入式软件测试方案99、软件工程过程模型和测试分析100、模型检测引导的软件测试技术研究101、面向GUI软件的自动化测试工具设计102、金融软件业务流程自动化回归测试工具研究103、基于Fuzzing的GUI软件可靠性测试工具的研究与设计104、软件测试工具集成研究与应用。

基于遗传算法的数据流测试用例自适应生成算法

１引言
软件测试的难题之一就是在满足一定覆盖准则的
前提下进行测试用例的自动生成．其中测试覆盖准则作为判断测试停止的重要依据主要有：基于控制流的测试覆盖准则和基于数据流的测试覆盖准则．目前，国内外学者针对控制流覆盖准则相继提出了各种测试用
ａｌｇｏｒｉｔｈｍｆｏｒｄａａｆｔｌｏｗ，简记为ＩＡＴＧＡＦＤＦ）
２数据流测试基本概念
数据流测试与传统单纯基于控制流图的结构化测
试的区别在于：传统的结构化测试方法基本上是从纯
数学的角度来分析的，这种测试方法无法对程序进行
摘要：测试用例的设计是软件测试实施的首要环节，对后期测试工作具有重要的指导作用，也是提高质量软件的根本保证．针对ＭｏｈｅｂＲ．Ｇｉｒｇｉｓ算法的不足，通过引入分支函数和改进遗传算法中的自适应性，提出一种改进的数据流测试用例的自动生成算法，实验表明，改进算法在收敛速度和覆盖率等关键性能上都有较明显提高．关键词：遗传算法；数据流；测试用例；自动化测试
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｅｄｅｓｉｇｎｏｆｔｅｓｔ－ｃａｓｅｓｉｓｏｎｅｏｆｔｈｅｍｏｓｔｉｍｐｏｒｔａｎｔｐａｒｔｓｏｆｓｏｆｔｗａｒｅｔｅｓｔｉｎｇ，ｗｈｉｃｈｐｌａｙａｌｌｉｍｐｏｒｔａｎｔｒｏｌｅｉｎｇｕｉｄｉｎｇｔｈｅｐｏｓｔ－ｔｅｓｔｉｎｇａｎｄａｌｓｏｉｓｔｈｅｆｕｎｄａｍｅｎｔａｌｇｕａｒａｎｔｅｅｏｆｑｕａｌｉｔｙｓｏｆｔｗａｒｅ．ＦｏｒｔｈｅｓｈｏｒｔｃｏｍｉｎｇｏｆｍｅｔｈｏｄｒａｉｓｅｄｂｙＭｏｈｅｂＲ．Ｇｉｒｇｉｓ，ａｎｉｍｐｒｏｖｅｄｇｅｎｅｔｉｃａｌｇｏｒｉｔｈｍｆｏｒｔｈｅａｕｔｏｍａｔｉｃｇｅｎｅａｔｒｉｏｎｏｆｄａａｔｌｏｆｗｔｅｓｔ－ｃａｓｅｓｗａｓｐｒｏｐｏｓｅｄｂｙｉｎｔｒｏｄｕｃｉｎｇｔｈｅｂｒａｎｃｈｆｕｎｃｔｉｏｎｓｎｄａａｄａｐｔｉｖｅｇｅｎｅｔｉｃｓｔｒａｔｅｇｉｅｓ．Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｉｍｐｒｏｖｅｄａｌｇｏｒｉｔｈｍｈａｓａｍｏｒｅｉｎｃｒｅａｓｅｉｎｔｈｅｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｏｆｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅｒａｔｅａｎｄｃｏｖｅｒａｇｅｒａｔｅ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｇｅｎｅｔｉｃａｌｇｏｒｉｔｍｓｈ；ｄａａ・ｔ・ｌｏｆｗ；ｔｅｓｔ・・ｃａｓｅｓ；ａｕｔｏｍａｔｅｄｔｅｓｔｉｎｇ

一种基于自适应随机策略的蜕变测试用例生成方法[发明专利]

专利名称：一种基于自适应随机策略的蜕变测试用例生成方法专利类型：发明专利
发明人：惠战伟,黄松,李辉,饶莉萍,王梅娟,吕学伟
申请号：CN201410851718.1
申请日：20141231
公开号：CN104572462A
公开日：
20150429
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明公开了一种基于自适应随机策略的蜕变测试用例生成方法，即基于自适应策略随机自动生成测试用例。

首先，随机生成第一组原始测试用例，并根据蜕变关系生成附加测试用例，两者构成已选择测试用例；其次，对输入域进行划分，得到末被已选择测试用例覆盖的子域；再次，在该子域中随机生成多个测试用例，从中选择一组测试用例作为候选原始测试用例，并根据蜕变关系生成附加测试用例；最后，根据候选测试用例与已选择测试用例之间的距离，以及候选原始测试用例与其附加测试用例之间的距离，选择距离最大的测试用例作为下一组测试用例。

本发明的测试用例生成方法简单、明了，极大地改进了测试用例在输入域中的分散性、有效性和覆盖率。

申请人：中国人民解放军理工大学
地址：210007 江苏省南京市秦淮区后标营路88号
国籍：CN
代理机构：南京钟山专利代理有限公司
代理人：戴朝荣
更多信息请下载全文后查看。

evosuite 分支覆盖用例

Evosuite是一个用于自动生成测试用例的工具，它可以帮助开发人员快速有效地生成针对Java程序的测试用例。

在软件开发过程中，测试用例的编写是非常重要的一环，它可以帮助开发人员发现和修复程序中的bug，保证软件的质量和稳定性。

而evosuite的分支覆盖用例则是指针对程序中的各个分支逻辑进行覆盖测试，以确保程序在各种情况下的正确性和稳定性。

1. Evosuite工具简介Evosuite是一个开源的测试用例生成工具，它基于遗传算法和符号执行技术，能够自动生成高质量的测试用例。

它支持针对Java程序进行测试用例的生成，可以覆盖常见的测试准则，例如语句覆盖、分支覆盖、条件覆盖等。

通过evosuite生成的测试用例可以帮助开发人员发现程序中的潜在bug，提高软件的质量和稳定性。

2. 分支覆盖用例的意义分支覆盖用例是针对程序中各个分支逻辑进行测试，以确保程序在各种情况下的正确性和稳定性。

在软件开发中，程序通常包含复杂的分支逻辑，例如if-else语句、switch-case语句等，这些分支逻辑是程序的关键部分，需要进行充分的测试。

通过使用evosuite生成的分支覆盖用例，可以全面覆盖程序中的各个分支逻辑，发现潜在的bug，并保证程序在各种情况下的正确执行。

3. 如何使用evosuite生成分支覆盖用例使用evosuite生成分支覆盖用例非常简单，只需按照以下步骤进行操作即可：- 步骤一：安装evosuite工具首先需要在开发环境中安装evosuite工具，可以通过Maven或者Gradle等工具来进行安装。

- 步骤二：指定测试目标在安装完成后，需要指定待测试的Java程序和相应的测试目标，例如待测类、方法等。

- 步骤三：生成测试用例通过evosuite工具提供的命令或者界面操作，可以生成针对指定测试目标的测试用例。

- 步骤四：执行测试用例生成测试用例后，可以将其集成到项目中，并执行测试用例，观察程序在不同情况下的执行结果。

一种基于nlp的系统测试用例自动生成方法与流程

一种基于nlp的系统测试用例自动生成方法与流程自动化测试在软件开发过程中起着至关重要的作用，能够提高测试效率、减少人工错误以及降低测试成本。

然而，测试用例的编写过程通常是繁琐而耗时的工作。

为了解决这个问题，近年来，基于自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）的系统测试用例自动生成方法与流程得到了广泛研究与应用。

本文将介绍一种基于NLP的系统测试用例自动生成方法与流程。

一、基于NLP的系统测试用例自动生成方法1.需求分析阶段在测试用例自动生成的过程中，首先需要进行需求分析。

通过分析系统的功能需求、用户需求以及非功能需求等，将这些需求转化为易于理解和表达的自然语言文本。

2.NLP技术应用通过NLP技术将自然语言文本转化为计算机可以处理的形式。

在这个过程中，可以使用一些常见的NLP技术，如分词、词性标注、命名实体识别等，以便提取出关键信息和特征。

3.测试用例模板设计根据提取到的关键信息和特征，设计测试用例的模板。

测试用例模板应该包含输入、操作和预期输出等部分。

在设计模板的过程中，可以结合测试用例的常见模式和最佳实践，以确保生成的测试用例具有全面性和可行性。

4.测试用例生成在生成测试用例的过程中，可以利用NLP技术对测试用例模板进行填充和扩展。

使用词向量或神经网络等技术，将关键信息和特征映射到具体的测试数据和操作步骤上。

同时，可以根据系统的约束条件和边界情况，生成全面的测试用例。

5.测试用例评估与选择生成的测试用例需要经过评估与选择，以确保其质量和有效性。

可以使用一些指标和方法，如覆盖率、多样性和难度等，对测试用例进行评估。

然后，根据评估结果选择一部分高质量的测试用例作为最终的候选集。

二、基于NLP的系统测试用例自动生成流程1.需求分析阶段在系统测试用例自动生成的流程中，需求分析是首要的一步。

测试人员需要深入理解系统的功能和特性，准确地将需求转化为自然语言描述。

2.NLP技术处理将需求描述通过NLP技术进行处理和解析。

自动化单元测试用例生成工具EvoSuite的性能探究

研究与开发文章编号：1007-1423(2020) 15-0088-07 DOI ： 10. 3969/j. issn. 1007-1423. 2020. 15. 018自动化单元测试用例生成工具EvoSuite的性能探究岳鑫(四川大学计算机学院，成都610065)摘要：E v o S u i t e是一款先进的J U n i t测试用例生成工具。

通过选取15个来自真实世界的j a v a项0、共计130个被测类，实证探究E v o S u i t e的实际性能，包括其运行稳定性，生成测试用例的可用性、覆盖率和揭错能力，以及相比手工测试用例的效果差异。

实验发现:①E v o S u i t e运行稳定性为93%;②生成时间超过60秒时，测试用例的可用性达到99%，综合考量生成时间与测试用例效果，120秒时收益最高;③生成的测试用例与手工测试用例在分支覆盖上基本等效，但揭错能力差异较大。

关键词：单元测试；测试用例生成；EvoSuite;测试覆盖率；变异分析0引言单元测试是软件测试中非常基础和重要的方式，能够尽早发现程序缺陷，保障软件质量。

手动单元测试是一项耗时又有挑战性的工作，自动化单元测试能有效提升测试效率、降低成本。

E v o S u i t e是一款先进的J U n i t测试工具，由G o r d o n Fraser f f l A n d r e a Arcuri2011 一个开源软件，源码存管于G i t H u b1 ,并得到不断地改进和维护。

基于搜索的软件测试研讨会(Search- Based Software Testing,简称 S B S T^)从 2013 年开始增加了J U n i t测试工具竞赛环节，评测当前流行的自动化工具的性能。

为了提升竞赛的公正性和效率,S B S T从2017 年开始实现了一个简单易用的开源框架3来自动执行竞赛流程。

近三年（2017-2019)竞赛都是E v o S u i t e取得了最高分|2M1。

软件测试用例自动生成算法综述

软件测试用例自动生成算法综述聂鹏;耿技;秦志光【期刊名称】《计算机应用研究》【年(卷),期】2012(29)2【摘要】Based on the different techniques for the automatic test case generations, there were four categories, including random test algorithms, genetic algorithms, ant colony optimization algorithms, and particle swarm optimization algorithms. This paper introduced, analyzed, and discussed the status and overview of the four categories. Finally, it drew the conclusions for the automatic test case generation algorithms.%按照测试用例自动生成技术的不同,将测试用例自动生成算法分为随机、遗传、蚁群、粒子群四类,对上述各类算法的现状和进展进行介绍、分析和探讨.最后,对软件测试用例自动生成的研究进行了总结.【总页数】6页(P401-405,413)【作者】聂鹏;耿技;秦志光【作者单位】电子科技大学计算机科学与工程学院,成都611731;2.江西财经大学,南昌330013;电子科技大学计算机科学与工程学院,成都611731;2.江西财经大学,南昌330013;电子科技大学计算机科学与工程学院,成都611731;2.江西财经大学,南昌330013【正文语种】中文【中图分类】TP311【相关文献】1.基于遗传算法的软件测试用例自动生成研究 [J], 刘东旭;吴昊2.基于自适应遗传算法的软件测试用例自动生成 [J], 李柱3.基于改进遗传算法的软件测试用例自动生成 [J], 何金花;郑利华4.一种改进的规划器算法在军用软件GUI测试用例自动生成中的应用 [J], 李丽;沈湘衡;魏颖;任佳阅;王大勇5.基于改进遗传算法的软件测试用例自动生成 [J], 何金花;郑利华因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

用例自动生成工具

用例自动生成工具用例自动生成工具是一种能够自动化生成软件系统用例的工具。

在软件开发过程中，用例是描述系统需求和功能的重要工具，它能够帮助开发团队更好地理解和分析系统的需求，同时也是软件测试的依据。

用例自动生成工具可以根据预先定义的规则和模板，从需求文档或其他相关文档中自动提取出用例，进而生成用例文档。

这样做不仅可以减少人工编写用例的工作量，还可以提高用例的准确性和一致性。

用例自动生成工具的使用流程通常分为以下几个步骤：1. 输入需求文档：将需求文档导入到用例自动生成工具中，可以是Word文档、Excel表格或其他格式的文档。

2. 定义规则和模板：根据项目的具体需求，设置用例自动生成工具的规则和模板。

规则可以包括关键词提取、语法分析等，模板则定义了用例的结构和格式。

3. 自动生成用例：根据输入的需求文档和定义的规则，用例自动生成工具会自动从文档中提取出相关的信息，并根据模板生成用例。

4. 验证和修改：生成的用例可能需要进一步验证和修改，以确保其准确性和完整性。

开发团队可以根据实际情况对用例进行适当的调用例自动生成工具的优点在于能够大大节省用例编写的时间和精力。

传统的用例编写往往需要人工阅读和分析需求文档，并根据自己的理解编写用例，这个过程往往繁琐且容易出错。

而通过使用用例自动生成工具，开发团队可以更快速地生成用例，并且减少了人为因素对用例准确性的影响。

用例自动生成工具还有以下优点：1. 一致性和可维护性：通过使用统一的规则和模板，生成的用例具有一致的格式和结构，便于后续的维护和更新。

2. 可追溯性：用例自动生成工具可以根据需求文档自动生成用例，这样可以确保用例与需求之间的一致性，并且方便跟踪需求变更对用例的影响。

3. 提高效率：用例自动生成工具能够自动化完成用例的生成过程，大大提高了开发团队的工作效率，使其能够更专注于系统设计和开发。

当然，用例自动生成工具也存在一些局限性。

首先，工具的规则和模板需要事先定义，如果需求文档中的信息不符合定义的规则，工具可能无法正确提取用例。

evosuite原理

EvoSuite 是一种用于自动生成Java程序的测试用例的测试工具，它基于遗传算法和符号执行的原理。

其目标是生成高覆盖率和高质量的测试用例，以帮助开发人员发现和修复程序中的缺陷。

以下是 EvoSuite 的原理和工作方式的详细解释：EvoSuite 的工作原理：1.目标函数：▪EvoSuite 的核心目标是生成高覆盖率的测试用例，其中覆盖率通常是指语句覆盖率或分支覆盖率。

生成的测试用例旨在尽可能覆盖目标程序的不同代码路径。

2.符号执行和遗传算法：▪EvoSuite 使用符号执行技术，这是一种静态分析技术，用于在不执行程序的情况下模拟程序的执行路径。

结合遗传算法，EvoSuite 在测试用例的搜索空间中进行演化，以发现最佳的测试用例。

3.初始化种群：▪EvoSuite 首先生成一个初始的测试用例种群，这些测试用例是通过符号执行生成的。

初始种群的质量可能相对较低，但随着遗传算法的迭代，它们会不断演化和改进。

4.适应度评估：▪对每个测试用例进行适应度评估，评估方法通常基于代码覆盖率。

EvoSuite 会运行测试用例，并通过检查程序的执行路径来确定测试用例覆盖的代码范围。

5.交叉和变异：▪通过交叉和变异操作，EvoSuite 对适应度高的测试用例进行组合和修改，生成新的测试用例。

这些操作模拟了自然选择中的遗传过程，使测试用例的质量逐步提高。

6.选择：▪根据测试用例的适应度，使用选择算法确定哪些测试用例将被用于下一代的繁殖。

适应度高的测试用例更有可能被选中。

7.迭代演化：▪通过反复进行交叉、变异、选择等操作，测试用例的种群逐渐演化，目标是发现最佳的测试用例，以实现更高的代码覆盖率。

8.生成测试用例：▪最终，EvoSuite 生成的测试用例可以用于评估和测试目标Java程序。

这些测试用例被设计用于发现潜在的程序缺陷和错误。

EvoSuite 的工作原理涉及符号执行、遗传算法和测试用例生成策略的复杂交互，以便自动创建高质量、高覆盖率的测试用例。

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ｐｅｅｔｄ．Ｃｏａｅｔｈａｉｄｏｏｌ，ＧＡＴＧｌｓｓｔｅｓｍｅｐｒｏｍａｃｎｔｅｅｐｒｍｅｔｎｈｌｏｉｍｓｕｅｕｎｒｓｎｅｍｐｒｄｗｉｔｅｓｍｅｋｎｆｔｏｓｈａｍｏｔｈａｈａｅｆｒｎｅｉｈｘｅｉｎ，ａｄｔｅａｇｒｔｈｉｓｆｌａｄｉｒｖｂｅｍｐｏａｌ．
（）过逻辑关系自动生成。１通（）计全部 “ 组合 ” 的数量。２统对
表３基于３ｉ策略的。组合索引－ｓｗｅ对
２个对象的全组合
一
对象１
对象２
＋ＩＶ
＋ＩＶ
０
¨ ＆Ｉ１Ｉ
ｆ＆ＩＩＩＩ１
ｒｌ＆Ｉｉｉ＆ｖ１
＋ｌＶ
一
０
０
ｒＩ＆ＩＩＩＶ
（）３记录当前测试用例集合的 “ 对组合”覆盖情况。（）４统计当前测试用例集的 “ 对组合”覆盖率。（）５用于指导新的测试用例生成。以表１中的数据为例，“ 对组合”索引表如表２和表３
表２基于ｐｉｗｓ策略的。ａｒｉ — ｅ对组合索弓
¨Ｍ一。
０Ｍ
。。。
测试过程中经常遇到多组数据组合的测试场景。待测数据 “ 全组合”的数量巨大，测试消耗难以承受。针对这种测试情况，ＰＣ、ＡＴ【２ＰｉｅｔｃｎｇＩａｓＩＴＥＧＩ］ａｒｓ－Ｔ、Ｔｏｆ、Ａｌｉ等测ｉＰｒ试用例生成工具被引入。这类测试工具能够有效地减少测试用例数量、降低测试成本，在实际测试过程中被广泛使用，具有较高的商业价值。但是现有工具不提供 “ 组合 ”的相对关信息，特别是随着生成测试用例数量的增加，当前测试用例集合对 “ 对组合”的覆盖率不能量化输出，限制了测试人员的参与和分析。
第３卷第ｌ期６１
ＶＬ３ｏ６
・
计
算
机
工
程
２１００年６月
Ｊｕｎｅ２００１
Ｎｏ１．１
ＣｏｐｕｅｍｔｒＥｎｇｎｅｒｎｇｉｅｉ
软件技术与数据库・
文章编号：１ｏ．２２ｌｌ０ —ｏ０ —３８００１５＿文献ｏ４（）—０ｏ２标识码：Ａ
用例集合。介绍使用该方法开发的测试用例自动生成工具ＧＴ。实验证明，该方法基本达到国际同类工具的平均水平，ＡＧ具有较好的使用
价值和应用前景。
关健词：ｐｉｗｓ策略；“ ａ．ｉｒｅ对组合”索引表；自应遗传算法适
ＴｅｔＣａｅＧｅｒｔｏｏｓｓｎｅａｉｎＴｏｌＢａｓｄｏｅｎＡｄａｔｖｅＧｅｔｃＡｌｒｔｐｉｎｅｉｇｏｉｈｍ
ｂｓｄｏｉｈｔｅａｐｉｅｇｎｔｌｏｉｍｓｉｒｄｕｅ抽ｇｅｅａｅｔｓａｅ．ｅｔｏｅｅｏｅａｅｎｔｅｐｏｏｅｌｏｉｈＯＡＴＧｓａｅｎｗｈｃｈｄａｔｖｅｅｉａｇｒｔｃｈｉｎｔｏｃｄｎｒｔｅｔｓｓＴｈｏ／ｄｖｌｐｄｂｓｄｏｈｒｐｓｄａｇｒｍ，ｃｔ，ｉ
［ｓｒｃ］ＡｎａｇｒｈｏｓｃｓｅｅａｉｎｆｒｏｉａｒｌｅｉｎｉｐｏｏｅｉｐｐｒＴｅｃｎｅｔｎｏｉｉｄｘｔｂｅｉｄｆｅ，Ａｂｔａｔｌｏｉｍｆｅｔａｅｇｎｒｔｏｍｂｎｔｉｓｓｒｐｓｄｉｔｓａｅ．ｈｏｃｐｉｆａｒｎｅｌｓｅｎｄｔｔｏｃｏａｄｇｎｈｏｐ－ａｉ
中圈分类号；Ｔ３１Ｐ１
基于自适应遗传算法的测试用例生成工具
林鹏，包晓露，王小娟，李冰
（国电子系统设备工程公司研究所，北京１０４）中０１１
摘
要：提出一种 “ 对组合”测试用例生成算法。给出 “ 对组合”索引表的概念。在索引表的基础上，实现一自种适应遗传算法生成测试
川㈣。一。㈣。。㈣。。㈣。。㈣㈣
２３，２３２３２３３
Ⅱ ６ｃ
Ⅱ
ｃ Ⅱ
６ｃ口
６ｃｄ６
２。对组合”索引表
为了能够统计和记录 “ 对组合” 的相关信息，并进一步
指导新的测试用例生成，本文提出了 “ 对组合”索引表的概念。本文设计的 “ 对组合”索引表具有以下５个特点：
ＬＮＰｎ，ＡＸｉｏｌ，ＩｅｇＢＯａ — ＷＡＮＸａ－ａ，ＩｉｇｕＧｉｏｊｎＬｎｕＢ
（ｈｎｓｔｔｏＥｅｔｎｃＳｓｍＥｇｎｅｉｇＣｍｐｎ，ｅｉｇ１０４）ＣｉａＩｔｕｅｆｌｒｉｙｔｎｉｅｒｏａｙＢｉｎ０１１ｎｉｃｏｅｎｊ
［ｙｗｒｓａｒｓｔｔｇ；ａｒｎｅｂｅａａｔｅｅｅｉａｇｒｈＫｅｏｄ］ｐｉｗｉｓａｅｙｐｉｉｄｘｔｌ；ｄｐｉｎｔｌｏｉｍ－ｅｒ－ａｖｇｃｔ
１概述
随着国内软件行业的迅速发展，软件测试行业越来越受
重视，在整个软件开发过程中所占的费用比重也越来越高。