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关键词： 软件开发   软件测试   程序语言   Actor模型  

摘要： 随着高新科技的不断发展，各式各样的软件产品被应用到人类生活中，为人们的生活带来了极大的方便，为了确保软件产品的安全性，软件测试技术逐渐进入开发者的视野中。符号执行技术就是一种软件测试技术的产物，它利用符号值代替实际的程序输入，系统化地探索程序的执行路径，并在执行的过程中进行符号值约束求解，实现测试用例的自动生成、验证软件是否满足特定属性。动态符号执行是一种优化级符号执行方法，其具有测试用例的自动化生成、程序探索路径覆盖率高等特点，在现实工程中得到了广泛的应用，但是目前的动态符号执行技术还存在一些急需解决的关键性问题：路径爆炸、约束求解等。本文着眼于上述问题，考虑到实现路径探索和约束求解并行化并且结合目前比较流行的并行框架Actor模型可提高动态符号执行的效率，设计并实现基于Actor模型的并行动态符号执行工具Jdart-parallel，并从负载均衡等多方面进行了优化。\n 本研究主要内容包括：⑴为了提升动态符号执行的效率，提出基于Actor模型的并行动态符号执行理论：首先将路径探索和约束求解并行处理，节省程序执行时间；其次结合Actor模型：将路径探索消息和约束求解消息通过Actor模型进行相互传送，节省消息传送的时间；由于原始Actor模型支持节点之间的相互通信，但是本身并不支持多节点并发程序的执行，所以在Actor模型的基础上构造一个支持远程调用的模型，简称为Remote Actor。⑵为了节省程序的执行时间，在并行符号执行中添加相关优化技术：首先设计并实现基于子树转移的动态负载均衡：在路径探索中当某节点任务量为空时，从繁忙节点拆分子树传送给空闲节点，防止某节点任务量过大，节省测试程序的时间；其次设计和实现路径探索与约束求解并行化：动态符号执行是路径探索和求解异步运行，对于大规模程序并不适用，对于上述问题提出并行路径探索和约束求解并行化；最后提出基于堆栈的增量约束求解和基于并行符号执行技术的函数的表达与更新：使用堆栈存储路径探索和约束求解结果，当探索新路径时进行切割比较，避免了程序执行中相同约束的二次求解，提升了并行符号执行的效率。⑶通过对并行动态符号执行工具Jdart-parallel做的相关对比试验，试验结果显示在提高执行效率方面取得了良好的效果，在使用多工作节点前提下,相比于JDart，测试相同程序，时间效率明显提升，证明了动态符号执行工具并行化的优越性。

关键词： 软件测试   组合测试   测试用例生成   零压缩二叉决策图   约束处理  

摘要： 软件测试是避免软件故障、保障软件质量的重要手段。在软件测试中，测试用例集的规模和错误检出率直接影响软件测试的效果。因此，如何选取一个较小规模且具有较高错误检出率的测试用例集是软件测试的核心任务和关键问题。\n 组合测试（combinatorial testing，CT）是系统测试中一种非常有效的方法，它能在花费较小代价的情况下保证错误检出率，在工业界被广泛的应用。但是生成最小测试用例集问题的复杂度已经被证明是NPC问题。组合测试方法的复杂性吸引了软件领域以及组合数学领域的大量学者的重视和研究。\n 采用符号或者隐式描述技术是减缓组合复杂性问题的一种可行策略。有序二叉决策图(Ordered Binary Decision Diagram，OBDD)及其扩展形式可实现状态空间或者变量组合的隐式表示和搜索，是迄今为止最为有效的符号技术之一。OBDD在待测系统、测试用例以及约束的表示上有着占用更小空间的优势。但是，对于很多系统，使用OBDD进行符号表示和计算时仍然存在着节点冗余的问题。零压缩二叉决策图(Zero-suppressed Binary Decision Diagram，ZBDD)是为了克服OBDD表示和处理组合集合的不足而提出的一种新的数据结构。在组合集合的表示和处理问题上，相对于OBDD，ZBDD拥有更低的空间需求和更简捷的表示方法等优点。而且问题的规模越庞大，ZBDD的优势越明显。所以本文基于ZBDD对组合测试进行了研究，主要研究了基于ZBDD的组合测试用例生成方法，利用ZBDD的结构特性对测试系统进行更为紧凑的表示，结合贪心算法思想，生成2-4维覆盖强度的测试用例集。论文的主要工作及取得的研究成果如下：\n (1)设计了基于ZBDD的组合测试用例生成算法。首先利用ZBDD的pD-删除规则的结点高度共享的特点对测试系统进行描述刻画，然后利用ZBDD隐式操作，再结合贪心算法思想，在生成测试用例的同时逐步覆盖所有组合，从而得到满足覆盖强度要求的测试用例集。\n (2)设计了基于ZBDD的带约束的组合测试用例生成算法。为了使基于ZBDD的组合测试算法能够应用在更广的范围，在上述算法的基础上增加了约束处理模块，从而生成满足约束条件和覆盖强度要求的测试用例集。

关键词： 软件测试   多平台   软件测试方法  

摘要： 首先针对软件测试的概念进行阐述,并在此基础上,就目前进行软件测试的平台进行分析,最后就建立在多平台的计算机软件测试方法进行论述,希望通过自身多年对计算机软件的研发经验,给予从事该行业的相关技术人员提供一定有价值的帮助。

关键词： 软件测试   蜕变测试   蜕变关系   变异测试   差异度分析  

摘要： 针对如何选取检错能力优良蜕变关系的问题,提出一种基于差异度分析的蜕变关系选取方法。从程序结构出发,分析每条蜕变关系能达到的路径对,利用路径覆盖距离度量蜕变关系中路径对之间的差异度,对于输入为多元组的程序还须考虑蜕变关系中参数间差异对蜕变关系检错率的影响,得出每条蜕变关系差异度值。通过多个不同类型实验对该方法进行验证,实验结果表明,蜕变关系差异度值越大的蜕变关系检错能力越强,验证了该方法的正确性。

关键词： 软件测试   众测   工作者选择   测试报告   分类方法  

摘要： 软件测试是软件开发过程中的重要活动，是用来确定软件的正确性、完整性、安全性和质量的关键过程。软件测试的质量高低直接决定了软件产品的质量优劣。近几十年来，软件测试一直是软件工程领域重要的研究方向，然而，软件测试任务是一项费时费力、成本很高的任务，并且随着软件开发周期的缩短，对软件测试的时间要求也越来越紧。\n 众测把众包思想引入到软件测试过程中，是一种将软件测试任务分包给公司外部工作者的一种新的测试模式。众测一定程度缓解了软件测试消耗大量时间和人力的问题，并能在较短的时间内帮助公司完成软件测试任务。因此众测在工业界得到了广泛的认可，工业众测平台也如雨后春笋般涌现出来。\n 众测改变了软件测试现状，使软件测试更加省时、省力、高效的同时，也带来了新的问题。本文主要解决众测中产生的新问题:1）如何选择合适的工作者完成某个测试任务，2）如何更加准确的分类众测报告以帮助任务发布者节省筛选测试报告的时间。主要贡献如下:\n (1)众测相关问题的经验研究。首先总结众测工业现状。检索并综述了10年间众测相关的研究论文提出了众测研究的分类框架，发现了众测研究的3个发展趋势。其次，本文经验性的研究众测工作者对测试结果的影响。基于众测的工业实际数据，本文发现了3个影响缺陷发现的因素。\n (2)提出一种基于混合策略的工作者选择方法，基于对众测工业实际数据的观察分析，本文提出三种选择工作者的单一策略，通过分析发现，三种单一策略彼此是互补关系。因此，提出一种基于混合策略的工作者选择方法。基于工业实际数据的实验表明，该方法在工作者选择中十分有效。\n (3)提出一种基于多目标的工作者选择方法，在众测环境中，同时考虑人力成本，众测任务需求覆盖率以及历史缺陷检测经验三个彼此独立的目标，提出一种同时优化多目标的工作者选择方法。该方法利用演化算法同时优化多个目标，获得最优的非支配解集。基于工业实际数据的实验表明，基于多目标的工作者选择方法是有效的。\n (4)提出一种基于领域迁移的测试报告分类方法，基于众测工业数据的观察分析，发现众测报告大部分来自于多个领域，而不同的领域缺陷在自然语言表达上有很大的区别。针对这个问题，本文提出一种基于领域迁移的测试报告分类方法，该方法首先通过学习深度模型把不同领域的关键词统一表达到一个共同的特征空间（生成高层特征）。然后，基于高层特征空间再建立测试报告分类器，进行分类预测。基于工业实际数据的实验显示，该方法结果显著优于三种基线方法。

关键词： 软件测试   项目驱动   实验教学   教学改革  

摘要： 随着软件工程复杂度不断的上升,软件工程质量要求不断提高。传统的软件测试课程的教学已经不能满足时代发展的需要。从传统的软件测试实验教学出发,针对已存在的问题和实验教学的总体目标要求,探讨以项目驱动的软件测试实验教学改革意义与方案。以合理的课程体系分布,适当的实验内容的分布,满足人才培养方案的要求。

关键词： 软件测试技术   清华大学   软件开发   服务   博士   计算机科学与技术   创新   软件测试方法  

摘要： 软件测试是软件缺陷检测和质量控制的重要手段，随着软件规模和复杂度的迅速增长，软件质量问题日益突出，软件测试的重要性和必要性不断提升。而随着软件形态的变化，各种新型软件范型的涌现，软件测试方法和技术也发生了重要的变化。清华大学计算机科学与技术系副教授、软件所副所长白晓颖博士带领研究团队服务于我国工业界的软件工程的重大需求，在基于模型的测试自动化、国产基础软硬件测试、服务软件测试、实时嵌入式软件组合验证与构造技术等研究方面积累了丰富的研究经验和技术成果。

关键词： 软件测试   错误定位   程序频谱   变异技术   自动化水平   分布式系统  

摘要： 各行业对软件的需求与日俱增，与此同时，软件的规模也在不断扩大、复杂性不断增加，对软件质量提出了新的要求。传统的内存段分析，设置断点，单步执行等人工方式，不再能够高效地适用于大规模复杂软件。因此，很多软件开发人员和相关研究人员致力于自动化软件测试的研究，并提出了自动化的软件错误定位方法。\n 基于程序频谱的错误定位方法是一种自动化测试技术，它通过分析程序执行测试用例集的信息，估计错误可能出现的位置。由于使用代价小，自动化程度高，基于程序频谱的错误定位方法受到了广泛的关注。当前错误定位方法的研究主要有两个热点:(1)定位效果的实验比较或理论分析，(2)分析影响效果的噪声因子。\n 巧合一致性，指的是程序执行到错误所在位置但却未导致可观测到的错误结果。基于程序频谱的错误定位技术极大地自动化了软件错误定位的过程，其准确度和效率却不可避免地受到巧合一致性的影响。为解决这个问题，我们前期提出使用变异技术来降低巧合一致性对错误定位的影响。这种基于变异的错误定位方法，在提升了错误定位的准确度的同时，也成倍地增加了执行成本。\n 在本文工作中，我们开发了基于Buildbot的分布式测试平台，利用分布式系统的高运算能力和并行性辅助错误定位。针对软件错误定位的研究热点，我们利用该平台设计和实现了分布式机制下的基于变异的软件错误定位方法，并分析了其定位准确度和效率。\n 本论文实现的分布式错误定位平台及其上实现的分布式错误定位技术均为业界首创，实验表明其具备相比同类技术更优的错误定位准确度和执行效率。

关键词： 移动APP   自动化测试   TestNG框架   软件测试  

摘要： 随着移动互联网时代的到来，智能移动终端的持有量呈指数级增加，智能移动终端逐步占领手机市场。随着智能移动终端数量的增加，移动app（移动应用程序）的数量呈爆炸性増长，种类也很多，功能也越来越复杂。移动 app已经应用到生活的很多领域，并且已经触及到一些关键性领域，因此如何保证移动 app的质量已经成为人们关心的问题。但是app测试有其特殊性，对app测试过程中还存在很多问题。\n 本论文对移动app自身的特点以及移动app自动化测试进行了深入的研究，设计并实现了基于TestNG的移动app自动化测试框架，本人主要工作内容如下：\n 1、研究并实现脚本的录制回放功能，弥补Appium的缺陷，并且基于此功能实现性能测试，同时为本文的测试用例自动生成提供基础服务。\n 2、针对目前移动app测试主要是手动方式生成测试用例，且生成的用例不全面的现状，本文提出了基于GUI探测自动生成测试用例、基于组合覆盖生成测试用例的方法，不仅降低了成本，而且可以进行全面的测试。\n 3、对基于TestNG的移动app自动化测试框架进行总体设计，根据自动化测试总体框架制定测试的工作流程。本文主要由测试脚本录制模块、测试用例生成模块、测试配置模块、测试用例管理模块、测试引擎模块以及测试报告管理模块组成，设计每个模块内子模块的功能以及它们之间的关系。\n 4、改进reportNG插件，修改reportNG默认的报告样式，并且添加截图功能，最后在报告中输出显示截图。\n 5、实现基于TestNG的移动 app自动化测试框架。使用设计的两种测试用例自动生成方法，生成测试用例并执行测试，最后输出测试报告。\n 本文在目前已有的 app自动化测试理论和自动化测试工具的基础上，首次提出了基于TestNG的移动app自动化测试框架，实现了从测试脚本的录制、生成到回放流程，并实现了测试用例的自动生成。为测试人员提供了一个实用、便于管理测试的app自动化测试框架，从而在提高效率的同时降低了app的测试成本

关键词： 嵌入式软件   软件测试过程模型   软件测试   软件测试自动化  

摘要： 详细分析了嵌入式系统的特点,介绍了在宿主机和目标机环境下的嵌入式软件测试技术,结合软件测试V模型的不足,提出嵌入式软件全面测试过程模型,该模型将软件测试从需求阶段引入,并且对嵌入式软件系统架构进行性能估算,避免在软件实现后期再去解决由于体系结构和设计方案的原因产生的性能问题,最后使用嵌入式软件测试工具实现软件测试自动化,收集系统测试覆盖率,监控了内存的动态分配和释放,防止内存泄露。