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关键词： 黑猩猩优化算法   LHS序列   正余弦扰动因子   软件测试   测试数据生成  

摘要： 自动生成测试数据的关键在于能否生成覆盖率高、纠错能力强的数据。针对目前测试数据生成效率低及黑猩猩优化算法仍存在易陷入局部最优、收敛精度低等问题,提出一种正余弦扰动策略黑猩猩优化算法(chimp opti-mization algorithm for sine-cosine perturbation strategy,SC-ChOA)。使用拉丁超立方策略初始化种群,增强种群的多样化;引入非线性衰减收敛因子来平衡算法的全局和局部勘探能力;在位置更新时添加正余弦扰动因子,避免群体陷入局部范围搜索而导致的算法停滞现象。使用测试函数与标准黑猩猩优化算法及常用的遗传算法进行对比实验,验证算法的有效性;将改进算法应用到测试数据生成领域,通过在桩中插入分支函数来建立适应度函数,以促进测试数据的优化。为验证改进算法在测试数据生成方面的有效性,使用多个基准程序进行算法对比实验,结果表明SC-ChOA在测试数据生成的覆盖率、平均迭代次数和运行时间上均有明显优势。

关键词： 软件测试   Web自动化测试   Selenium框架   Python   Unittest测试框架  

摘要： 随着Web应用系统的广泛应用,传统的手工测试已经难以满足Web应用系统测试需求。根据自动化测试的特点,研究Selenium自动化测试框架,分析Selenium的工作原理和元素定位的方法。进一步研究自动化测试用例的设计方法和编写流程,阐述Python自带的单元测试框架(Unittest框架)编写自动化测试用例的基本使用方法和常用断言方法。最后以资产管理系统的登录模块测试用例为例,完成具体脚本的编写和执行,实现了自动化测试代替手工测试,提高了软件测试效率。

关键词： 云平台   软件测试   性能测试   数据库  

摘要： 本文通过对软件性能测试技术的研究,以云平台的建设与应用为基准点,利用平台设计、数据库设计、模块设计的方式,实现对软件性能的测试,并结合具体实例对其测试结果加以研究。软件测试是衡量软件功能是否健全、性能是否稳定的重要手段,传统软件性能测试通过测试环境构建的方式进行性能测试,需要投入大量的成本,维护较为复杂。云平台的应用主要基于云技术的使用,通过数据模型的构建对软件性能进行测试,成本较低,效果好,测试结果准确。

关键词： 日志挖掘   联锁软件   测试用例   频繁模式挖掘   遗传算法  

摘要： 为提高联锁软件的可靠性,避免逻辑运算出现失误,提出基于日志挖掘的联锁软件测试用例生成算法。将联锁系统软件分为人机对话、联锁运算与任务执行三个模块,分析不同模块执行的具体任务;采用支持向量机分类算法,清洗从联锁系统中采集的日志数据;通过频繁模式挖掘算法,根据支持度阈值挖掘用户日志,了解用户操作行为;分析挖掘结果生成测试项目,以语句覆盖和分支覆盖为生成准则;使用遗传算法,设计编码方式,设置适应度函数与遗传算子,构建测试用例生成模型。仿真结果表明,所提算法生成用例的漏检率与误检率较低,可节省测试开销,优化软件性能。

关键词： 马尔可夫模型   软件测试   测试充分性准则   二阶马尔可夫   改进相对熵   测试用例生成   单元测试  

摘要： 为解决基于一阶Markov模型的软件测试充分性准则不精确、充分性判定过程容易产生误判的问题,在分析现有的软件测试充分性准则的基础上,提出一种基于二阶Markov模型的改进相对熵测试充分性判别准则。消除单纯Markov模型的“一阶无后效性”影响并将原始相对熵进行边界化处理和对称性设计,使测试执行过程更加充分和稳定。数值实验结果表明,在不降低可信性的前提下,该方法能有效解决测试用例生成过程过早收敛的问题、增强测试充分性判定的稳定性,对单元测试的测试用例生成策略的优化设计有一定的指导意义。

关键词： 人工智能   软件测试   机器学习   质量   大数据  

摘要： 随着信息技术的飞速发展,人工智能已被广泛应用在装备的智能环境感知、智能信息处理、智能指挥控制等方面,为装备的智能化提供了基础。但由于人工智能装备软件本身独有的逻辑性差,与硬件强耦合,需要学习训练,具有可成长性和与大数据、物联网联系密切等特点,导致现有常用的软件测试方法在测试输入空间确定、测试结果有效性验证、测试环境构建等方面面临极大的挑战。文章从强化软件测试综合评价,智能化测试场景和用例生成,一体化硬件试验和软件测试,加强开源软件测评,围绕可成长性开展训练和测试,强化装备数据分析和运用等六个方面对提升人工智能装备软件测试效能给出了相应对策。

关键词： K-均值聚类   动态处理   适应度函数   生成算法   数据处理   软件测试  

摘要： 利用K-均值聚类算法提高数据生成效率,从而可以保障软件测试工作平稳进行。为此,文章引进K-均值聚类算法,设计了一种针对软件测试数据的全新生成算法。为确保设计的数据生成算法可以生成适用于软件测试的数据集合与数据组,建立软件测试数据适应度函数,明确测试数据聚类方向,确保数据生成围绕软件测试适用范围展开;然后引进K-均值算法,对测试数据进行聚类,使具有相同特征或指向的数据聚合在一起,再利用PSO算法,通过对测试数据PSO参数的线性改进,实现对测试数据离散度的动态化处理,再提取通过离散度检验的数据,从而生成数据。对比实验结果表明:该算法的综合实用性更强,可以在提高数据生成效率的基础上,使生成数据中未完全覆盖的组合数据数目快速降为0。

关键词： 对象状态   软件测试   状态图   测试用例  

摘要： 软件测试是软件开发的重要步骤,需要注重测试环境的构建,基于对象状态进行分析,确保软件测试的准确性。基于此,本文将从识别状态、测试准则、状态响应等方面对基于对象状态的软件测试方法进行分析,深入研究测试过程,注重测试对象状态的把控,同时构建完善的测试用例,将测试状态与测试结果进行对比,提高对象状态测试结果的可靠性。

关键词： 大数据技术   软件测试技术   测试方式   技术发展  

摘要： 伴随科技的快速发展,人类已步入大数据时代,在此时代背景下,软件行业获得蓬勃发展,软件的出现和广泛应用除改变了人们的生活和工作效率以外,人们还可通过各类软件与各个行业建立联系。这时对软件质量的检测便成为软件领域的一项重要内容,所以软件测试便因此诞生。当前,对软件实施的各项测试一般都是基于大数据技术来实现的。大数据技术的应用,除可提升信息处理效率,推动社会发展,还可创造更优越的生产价值。但是在软件实际应用中,仍存在很多问题需要及时处理,只有对这些问题进行深入研究和分析,并同时制定完善的优化方案,才能真正提升软件质量。在对软件进行测试时,操作人员需采用现代化科技,如此可有效提升测试效果,并同时满足社会发展需求,对于提升社会整体生产力而言具有非常重要的意义。结合这些情况,文章重点对大数据背景下软件测试技术发展进行了深入的分析与探究,希望为软件测试技术提升有所帮助。

关键词： 模型   树形网状结构   状态转换   测试用例  

摘要： 联锁软件测试是保证联锁安全的重要手段之一,为解决联锁软件测试通用性不强,人工消耗过大的问题,提出一种通用联锁软件测试用例生成方法。结合计算机联锁技术条件、分析软件的功能需求将其转化为工具可识别的状态对象,并对识别的状态进行划分,形成若干四元组合,生成联锁状态转换的树形网状结构。通过对建立的树形网状结构解析,得到结构中若干四元组合的源状态、联锁条件和目标状态,生成抽象的测试用例,并根据预先写好定义的输入对每一组抽象用例进行反推,最后生成一系列的具体可执行的测试用例。该方法生成的用例可覆盖已知场景的所有联锁测试功能,减少人工编写用例时间,同时减少人为因素导致用例出错的概率,提高测试可靠性。