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关键词： 软件测试   UML活动图   基于模型的测试   测试用例   测试场景  

摘要： 随着计算机技术的不断更迭和创新,人们对计算机软件的需求和依赖显著增长,这也导致计算机软件越来越庞大复杂,在维护方面面临更高的标准和更严峻的挑战。软件测试作为保障软件质量的重要手段,能从不同角度综合评估软件,检验软件各方面是否符合用户需求,是软件开发周期中至关重要的一环。为了确保软件的优良性质,如何以最少的人力资源和时间成本完成复杂被测系统高要求的测试任务,是目前软件行业技术人员追求和探索的目标。软件自动化测试的出现为实现这一目标提供了有效的解决方案,它能将效率低下的手工测试转变为高速可重复的自动化过程。 基于模型的测试近年来成为软件自动化测试的重要分支,该方法利用个性化算法依托被测系统的结构或行为模型自动生成测试用例,该方法的可行性源于建模语言可以描述被测系统各阶段的关键特性和行为的能力,由此构造的模型包括了被测系统最全面的信息,使得从中提取关键信息生成有效的测试用例成为可能。除此之外,该方法还可以在系统编码实现前发现系统设计上的缺陷,避免后期修改或维护时产生的高昂成本,帮助管理人员尽早进行软件系统的风险把控,也可以在系统完成后进行最终功能和非功能需求的全面验证,实现系统研发全生命周期的质量保障。在模型选择方面,相较于UML的静态模型,UML的动态模型能够清晰描述复杂系统各模块间的交互,可以作为测试依据指导系统不同层次的测试,因此本文选择UML活动图模型作为生成被测系统测试用例的基础模型,探讨用例生成过程中运用到的方法和技术,主要工作包括: 首先,本文对非结构化的UML活动图模型进行形式化定义,消除模型的模糊性使其更易被计算机处理和分析,然后从模型的XMI文档入手提取活动图节点、边等有用信息,利用图论知识将其转变为活动变迁图并运用邻接表进行存储,保存完整的模型信息作为后续测试用例生成的数据基础。 其次,通过分析UML活动图各结构的特性,结合该图的测试覆盖准则,为每种结构设计了相应的子测试场景生成策略。对于循环结构、分叉-汇合并发结构这种易引起测试场景路径爆炸的复杂结构,分别给出了迭代次数控制和基于位置带的并发约束测试场景生成方法,前者在保证循环条件有效性的同时避免了测试场景数量的不可控,后者不仅考虑了并发活动间必要和非必要约束,还利用约束限制了测试场景数量,生成了符合规范的多样化测试场景。在生成全局测试场景前,会将复杂结构切片化后进行压缩处理便于参与初级测试场景的生成,后续只需将结构切片生成的子测试场景拼接回初级测试场景即为全局测试场景。 再次,对全局测试场景运用独立路径筛选法则进行简约处理,以便消除冗余场景,并利用活动节点复杂度和出入度双重权值赋值法排序测试场景,让测试人员优先处理最关键的场景。 最后,搜寻活动图中节点和转移边的信息作为内部测试数据,利用随机数据生成器生成活动节点的外部合法和非法数据,设计算法将这些数据和选定的测试场景结合便能生成有效的测试用例。 整个测试用例生成的相关算法最终会集成于一个测试用例自动生成工具中,该工具能向用户清晰展示用例生成各个阶段的结果,最后本文结合了个人信用贷款被测系统案例分析并说明了算法和工具的实用性和有效性。

关键词： 软件测试   研发人员   绩效考核  

摘要： 绩效考核作为管理领域的核心实践之一,对于组织的发展和员工的激励起着至关重要的作用。在当今竞争激烈的商业环境中,有效的绩效考核不仅可以提高员工的工作动力和效率,还能够有助于组织更好地实现战略目标。本文选取H公司为研究对象,旨在深入探讨该公司绩效考核体系的现状,针对其中存在的问题提出解决方案,从而为H公司的发展提供更有针对性的支持。 本文围绕H公司绩效考核现状展开深入研究,详细分析了其存在的一系列问题。首先,H公司目前采用的绩效考核指标体系存在明显的主观性,过于依赖主管的主观评价,缺乏客观、可量化的指标。主观性指标可能会受到主管个人喜好、团队关系等因素的干扰,难以客观地反映员工的真实工作表现。其次,绩效考核过程中反馈机制不够完善。员工在完成工作后,往往难以及时获取到对工作的评价和建议,导致无法及时调整和改进工作方式。此外,现有的绩效考核方法未能充分挖掘员工的潜力。传统的考核方法主要侧重于总结过去的工作表现,忽略了对员工未来发展的引导。这种过度强调过去绩效的考核方式可能会使员工感到缺乏动力,无法充分激发其潜力,影响到员工的创新和积极性。为了解决上述问题,本文结合关键绩效指标、权重分配等理论提出了一套基于多维度指标和专家评估相结合的绩效考核方案。引入多维度指标可以使绩效考核更为全面和客观,多维度指标涵盖了员工的各方面表现,包括技术能力、问题解决能力、协作与沟通能力等,使得考核更具有科学性和全面性。专家评估这一客观评估手段可以独立而专业地评价员工业绩,规避主观评估的扰动。专家评估能够引进业内有经验的专业人士进行评估,并通过他们的客观判断给员工带来更精准的评估以及客观地进行考核,从而为绩效考核提供更可靠的数据支撑。文章最后提出了构建有效反馈机制以保障职工能及时掌握工作表现评价及建议。通过建立定期评估反馈会议使雇员能够同主管及专业评估人员深入沟通,适时调整方向,促进效能发挥。另外还提出将未来导向导入绩效考核指标、激励员工在职场中持续学习、勇于创新、激发员工潜能、促进组织可持续发展。 本文的意义在于为H公司提供了一种更优的绩效考核解决方案,通过引入更客观、科学的评估指标,可以更准确地衡量员工的工作表现,为员工提供明确的发展方向;建立有效的反馈机制有助于员工不断改进,提高整体绩效水平。通过本研究提出的绩效考核,H公司有望在人才管理领域迈出更为稳健的步伐,为其可持续发展奠定更为坚实的基础;同时,也可为同行业的其他公司绩效考核提供有效参考。

关键词： ISO 26262   整车控制器   功能安全   硬件架构评估   软件测试   硬件在环  

摘要： 随着汽车电气化和智能化的发展,汽车上的电子元器件数量随之增加,复杂的电控系统带来更高的安全风险,基于这样的背景,本文针对整车控制器(VCU)进行功能安全分析与设计,旨在降低或避免VCU电子电气故障引起的不合理风险,同时基于研究成果为业内研究提供一些参考。本文主要的研究内容如下: 首先,根据道路车辆功能安全标准(ISO 26262),基于功能、系统运行环境等要求对纯电动汽车VCU相关项进行确定,由相关项确定的功能对VCU进行危害分析与风险评估(HARA),以扭矩管理和制动能量回收这两个对行车安全有重要影响的功能进行展开,获取“防止非预期的扭矩异常”和“防止非预期的回收扭矩”的安全目标,等级均为ASIL C,以实现安全目标为目的进行安全目标分解,导出安全需求,为实现安全需求在技术可行性上进行分析导出技术安全需求,VCU软硬件设计以技术安全需求为指导。 其次,根据技术安全需求分配到硬件的部分进行硬件安全需求的编写,并据此对电源电路、时钟电路、CAN通信电路、数字电路、模拟量采集电路等硬件组件进行设计,为了验证VCU安全目标的硬件架构满足ASIL C要求,以单点故障度量、潜伏故障度量和随机硬件失效率指标对其进行评估。 然后,根据ISO 26262的要求选择基于AUTOSAR架构的MBD开发模式,由技术安全需求分配到软件的部分进行了如下工作:对AUTOSAR基础软件模数转换、操作系统、诊断等在安全方面有重要影响的模块进行了配置;对应用软件设计了包括信号处理、软件功能、扭矩限制和安全状态的架构,当汽车发生安全机制覆盖之外且违反安全目标的故障产生时,运行安全状态以保障行车安全。 最后,根据ASIL C要求对整车控制器软件进行软件测试、软件集成和安全验证。软件测试按照要求进行软件单元测试、接口测试和软件在环测试,并对模型建模规范和测试覆盖度进行了验证;为了节省集成过程中的时间成本并减少集成错误,基于Matlab脚本语言设计软件集成上位机完成软件集成工作;根据要求基于硬件在环环境对VCU部分软件功能、CAN通信端到端机制、加速踏板冗余机制、安全状态机制进行安全验证。

关键词： 软件测试   用例设计   安全性测试   燃气轮机   监控系统软件  

摘要： 燃气轮机作为大型船舶的主要动力设备，其监控系统软件是完成控制流程、安全保护的重要组成部分，具有实时性要求高、状态变化复杂和失效后果严重等特点。从软件测试角度，如何在测试环境下全面、充分地设计用例发现软件缺陷是此类软件测试的重点研究内容。提出了一种燃气轮机监控系统软件测试用例设计方法，结合实际使用场景，以典型燃气轮机监控系统软件安全性设计要求为基准，从采集参数、逻辑控制、故障条件判断和保护措施执行动作等控制流程出发，通过组合设计等方法，提高了测试用例设计的充分性，为测试执行提供了技术支撑。

关键词： 软件测试   单元测试   基于路径覆盖测试用例自动生成   自动化测试工具  

摘要： 软件测试是通过人工或自动化手段来检验软件系统的过程,旨在确认系统是否符合规定的要求,并确定预期结果与实际结果的差异。测试用例自动生成(Automatic test case generation,ATCG)通过自动化生成测试用例来减少测试用例生成时间、降低测试成本、缩短软件开发周期。基于路径覆盖的测试用例自动生成(Automated test case generation based on path coverage,ATCG-PC)是一种结构化测试方法,能够生成覆盖程序中所有可能执行路径的测试用例,广泛应用于安全关键型系统。 基于符号执行的测试用例自动生成算法通过对程序静态分析生成符号执行路径,利用约束求解器分析程序的路径约束,问题规模较大时路径暴增、约束求解复杂。基于随机搜索的测试用例自动生成算法注重对生成测试用例问题的数学形式化求解,强调在问题规模较大时如何找到最优解,但算法收敛速度慢,无效搜索次数多。基于启发式搜索的测试用例自动生成算法通过启发式信息指导搜索过程,在合理的时间内找到最优解或接近最优解,减少无效搜索次数,实现目标的高覆盖率。通过对现有基于启发式搜索的测试用例自动生成算法研究,发现它们仍然存在不足,如:1、过于关注测试用例与覆盖目标路径之间的关联性,忽视了目标路径所包含的结构信息。2、侧重于加强算法的全局搜索和局部搜索能力,忽视了初始搜索空间与目标路径的关联性。3、随着维度变量的复杂化,搜索算法在其预设的搜索空间或找到的搜索空间不再适用。4、未能充分利用已生成的测试用例信息。 针对以上问题,本文以某公司项目“Io TDB Autotest”为背景,围绕基于路径覆盖的测试用例自动生成技术展开研究,在此基础上设计实现一个Io TDB自动化测试工具—“Io TDB Autotest”。主要工作如下: (1)提出一种基于路径结构矩阵和流形启发式搜索的测试用例自动生成算法(Automated Test Case Generation based on Path structure Matrix and Manifold-Inspired Search,DNTSA),通过挖掘待测程序的路径结构信息和测试用例生成的关联性、充分利用已生成的测试用例信息提高搜索效率。(1)根据路径数目信息和路径结构信息构建路径表,从路径数目信息和路径结构信息两个角度寻找测试用例与覆盖目标路径的相关性。(2)设计一种路径结构矩阵(DNT矩阵)及其更新策略,在搜索算法迭代一次后代的过程中挖掘测试用例生成与覆盖目标路径的相关性,指导后续搜索过程。(3)设计目标路径选择策略和缩减搜索空间策略指导搜索算法的搜索进程,提高搜索算法的效率。在公开数据集上的对比实验结果表明,提出的算法DNTSA相比于各基线算法,表现出更好的性能。 (2)现有基于路径覆盖的测试用例自动生成算法建立在人工提取被测程序路径信息的基础上,为了在自动化测试工具“Io TDB Autotest”中实现被测程序路径信息自动提取,提出一种基于语法分析和控制流的路径信息提取方法(A path information extraction method based on syntactic analysis and control flow,PIEM)。(1)对被测程序使用语法分析器生成抽象语法树。(2)根据语法树建立程序控制流图(CFG),遍历程序控制流图。(3)通过全局信息搜索寻找循环函数,处理循环函数结构来优化路径集合,提取路径信息。在公开数据集上的对比实验结果表明,提出的方法能自动提取路径信息。 (3)以上述研究为基础,以某公司项目“Io TDB Autotest”为背景,按软件工程规范设计实现一个Io TDB自动化测试工具—“Io TDB Autotest”,通过需求分析明确系统拟解决的问题;采用分层架构和分模块的功能架构设计,使用前后端分离模式,前端负责用户界面的展示和交互,后端负责处理请求、执行业务逻辑,并返回数据给前端;采用上述研究提出的基于路径结构矩阵和流形启发式搜索的测试用例自动生成算法和基于语法分析和控制流的路径信息提取方法,实现基于路径覆盖的测试用例自动生成。系统通过测试,目前已在公司的线上服务器部署运行,系统运行正常,性能稳定。

关键词： 概念漂移   软件测试   持续集成   强化学习   测试用例优先排序  

摘要： 强化学习是软件持续集成测试用例优问题的有效解决方法。但是随着软件开发阶段的演进,测试目标会动态调整,不同持续集成周期的测试用例也会做出适应性变更。这将导致强化学习环境在不同持续集成周期下动态变化,使强化学习智能体的现有策略失效,降低持续集成测试效率,即出现了概念漂移问题。 针对持续集成测试用例优先排序中的概念漂移问题,本论文首先从数据驱动的角度挖掘并分析智能体决策能力的变化信息,提出了基于回报的概念漂移检测方法,从而实现对概念漂移问题的检测。本论文进一步提出了适应性智能体训练方法,在检测到概念漂移后立即重训练智能体,确保智能体能够高效适应不断变化的环境。 其次,本论文从知识驱动的角度将软件测试领域的先验知识融入到智能体的决策过程中,提出了规则嵌入式智能体方法,以提高智能体的决策能力。本论文进一步将先验知识融入到奖励函数的设计中,提出了附加奖励机制,以指导智能体的更新并进一步提高智能体的决策能力。 最后,本论文融合数据驱动的方法与知识驱动的方法,提出了一个适应性强化学习框架,以有效检测概念漂移问题并及时调整智能体的决策规则,增强智能体对变化环境的适应性,提高持续集成测试效率。 本论文使用12个工业数据集进行实证研究,结果表明本论文提出的方法可以有效地检测并缓解概念漂移问题,提高持续集成的错误检测效率。与经典的RETECS框架相比,适应性强化学习框架在TTF指标上提高了84.06个位置,将第一个可检测到错误的测试用例排在测试执行序列的前5位,并在NAPFD指标上提高了14.74%。

关键词： 自动化软件测试   挑战   解决方案   发展趋势   智能化   集成化  

摘要： 随着数字化技术的迅猛发展，各类软件使我们的生活变得更智能化、便捷化。确保软件质量成为软件开发过程中的重要环节，自动化软件测试凭借执行速度快、测试精度高等优势，在提高软件质量和效率方面起着重要作用。然而自动化软件测试也面临测试脚本维护、测试环境管理和人力资源等挑战。针对这些问题，可以采用模块化和参数化的编写方式，利用云计算和虚拟化技术构建测试环境，并制定培训计划，提升团队测试能力。