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关键词： 软件测试   缺陷检测   修复技术  

摘要： 软件测试是检查软件产品中存在的缺陷，验证软件产品是否正确地实现了预期的功能和收集软件产品质量信息的过程。如何提高测试质量，改进和优化软件测试过程，已经成为软件测试人员需要考虑的重要问题。\n 软件产品中存在的缺陷来自于整个软件研发过程。需求定义，概要设计，详细设计以及编码阶段都有可能引入缺陷，最终导致软件运行失效。对于软件研发项目的统计数据表明:随着软件研发工作的深入，缺陷检测和修复的成本会呈指数级上升，检测难度也在不断升高，而缺陷的检出率却呈下降的趋势。软件测试应该尽早开展。\n 本文在研究软件测试理论和实践经验的基础上，结合部门产品研发和测试工作的实际情况，设计了部门的软件测试体系框架。该框架主要包含了测试管理体系和测试技术体系两大主题。\n 本文使用该框架指导了Y项目的版本发布测试工作，工作内容包括:\n 1、设计了与项目研发周期平行的项目测试周期;\n 2、更新了测试团队内部使用的软件测试工作流程;\n 3、编写了Y项目的软件测试计划;\n 4、明确了测试工作中各个阶段的工作任务和要求;\n 5、汇总了测试过程中收集的数据并对其进行分析。\n Y项目的版本发布测试工作结果表明:\n 1、建立测试需求管理过程后提高了测试的覆盖范围;\n 2、测试项目的缺陷发现率得到了提升;\n 3、测试过程和结果更具可见性和可比性;\n 4、测试过程的数据可以反映出组织在过程和技术上的能力。\n 本文最后指出了下一阶段研究工作的方向和重点，包括规划测试体系建设的具体实施方案和路线图，继续研究测试过程中的其他问题等。

关键词： 需求分析   软件测试   IP互联网   网管系统  

摘要： 随着移动互联网时代的到来，网络数据业务爆炸式发展，运营商之间的竞争越来越激烈，呈现白热化特征。要想取得客户认可，在竞争中取得优势地位，保障城域网的稳健运行，必须建立强健的互联网络管理体系。\n 传统的手工命令行及分散式系统的网络管理模式已经不再适应互联网发展的时代需求。运营商对IP网络管理服务的自动化、信息化需求愈加强烈，网络管理软件市场正在迎来迅猛发展的新时代。\n 北京联通经过多年基础网络的建设，本地IP网已经具备了一定的规模。为满足北京本地IP网的管理维护需求，提高客户服务水平、北京联通结合本地IP网络发展要求，对IP网网管系统进行全面优化改造，旨在整体提升IP网络的综合网管能力。\n 本文将软件工程的基础理论和研究方法应用于网管系统管理的实践中。\n 首先，介绍网管系统需求变化的时代背景，根据北京联通的网络实际运营情况，分析了北京IP互联网网管系统软件在功能、性能等各个方面的详细需求，以及网管人员实际操作过程中各种业务的使用流程。\n 然后，根据需求分析设计用于系统测试的具体的测试用例，并将这些用例在IP网管系统项目的实施过程中进行测试实施。\n 再后，通过测试结果，分析目前网管系统软件的问题和不足，制定解决方案，明确网管软件未来的发展方向。\n 最后，总结工作成果，对网管系统建设提出合理化建议。

关键词： 计算机电话集成技术   客户关系管理   软件测试   业务需求   呼叫中心  

摘要： 呼叫中心作为现代企业和客户之间的纽带，对提升客户满意度和客户忠诚度起着至关重要的作用。随着信息化技术日新月异的发展，呼叫中心应用技术也在不断升级与演进。数十年间，呼叫中心已经从第一代的人工热线电话演进到第四代多媒体呼叫中心。\n 呼叫中心通常会综合资深的客服人员、自动化支持系统以及许多其他科技来共同提高工作效率和客户满意度。CTI和CRM就是呼叫中心中使用最多的技术。\n 计算机电话集成(CTI)是用于电话和电脑之间交互技术的统称。该术语主要用于描述基于桌面的帮助用户更加高效的交互技术，它也可以指某些基于服务器的功能，例如自动呼叫分配。\n 客户关系管理(CRM)是一个模型，用于管理公司与当前客户和未来客户的交互信息。它应用科技来组织和同步销售、营销、客户服务和技术支持的数据。呼叫中心的CRM系统可以用来创建，分配和管理客户需求，该软件也可以帮助客户直接联系到客服。\n 摩托罗拉呼叫中心的CRM系统和CTI系统建设于20年前，但始终处于独立使用状态。本项目是整合原有的CTI系统和CRM系统的软件集成解决方案，并在全网实现VOIP功能。该项目的成功部署实现了两套系统的集成使用，提高了客户资源的利用率，增加了多媒体业务的处理能力，增强了远程和移动的客户服务方式。\n 本文介绍了呼叫中心历史背景和使用的关键技术;描述了呼叫中心业务分析和提出软件需求规格说明书(SRS)的方法;介绍了软件测试基本原理，以及如何使用这些原理来设计测试用例以保证实现的功能符合软件需求规格说明书要求。\n 本文可以作为其他呼叫中心系统部署时的参考案例。

关键词： 软件测试   自动化   用户界面测试   SilkTest工具   可扩展标记语言  

摘要： 在软件测试中,用户界面(UI)测试是保证软件质量、提高软件可靠性的不可或缺的一部分。针对句柄识别UI的测试方法缺乏稳定性和通用性,通过引入可扩展标记语言(XML),提出了一种基于XML对UI控件识别并测试的改进方法。利用XML处理数据便捷的特点,结合自动化测试工具SilkTest,对传统UI测试进行了改进。并且根据所提方法,针对AutoCAD产品多语言多版本的特点,设计了对其系列产品对话框的自动化测试方案。实验结果表明,改进后的方法能够缩短控件的识别时间,减少了测试脚本的冗余量,提高了测试的效率,也提高了UI识别的稳定性。

关键词： UML模型   工作原理   状态图   数据信息   软件测试  

摘要： UML作为一种软件面向对象分析和设计的建模语言，已经得到了广泛的应用，但是，在软件的设计过程中，难免会引入一些错误。传统的软件测试方法是在软件开发完成之后进行的，而如果能够在软件开发早期对系统设计进行形式化验证，这样既能保证软件的可靠性，还可以提高开发效率，节约开发成本。模型检测技术是一种主流的形式化验证方法，目前已经在硬件和协议验证方面取得了成功，利用模型检测技术对软件进行形式化验证成为近年来研究的一个热点。\n 本文针对如何利用模型检测技术对软件设计阶段的UML模型进行形式化验证这一问题进行了研究，在汲取前人的经验和教训的基础上，提出了一套形式化转换规则，改进了一种UML模型动态特性的一致性验证方法，主要包括三个方面的工作:\n 首先，阐述了模型检测工具SPIN的工作原理和特点，分析了选取SPIN作为模型检测工具的优势，并且对其输入语言Promela和线性时态逻辑LTL进行了深入的分析;\n 其次，选取了一个包括类图、状态图和协作图在内的UML子集，从中提取系统的静态和动态信息，并且提出了一套形式化转换规则，将其转换为模型检测工具SPIN所支持的Promela模型，对系统进行验证;\n 最后，基于UML2.0顺序图所引入的交互片断，改进了一种UML模型动态特性的一致性验证方法，在此方法中，对状态图的形式化转换尝试使用基于XYZ/E的中间方法，通过验证状态图所对应的Promela模型是否满足顺序图所对应的LTL公式来达到验证一致性的目的。

关键词： 软件测试   任务驱动   实践教学  

摘要： 《软件测试技术》是一门实践性很强的课程,需要在实践中理解和掌握测试思想与方法。采用任务驱动的理论和实践教学,提出加强实验教学方法和途径,强化学生的测试能力。

关键词： 随机Petri网   嵌入式软件测试   基本可达树   测试用例   粒子群优化  

摘要： 随着软件系统应用范围的日益广泛，高效的实时性嵌入式软件由于具有严格的时间响应要求，已经在航空航天、军事、核电技术等特殊工程领域得到重要应用，对于这类软件系统的测试工作显得尤为关键。对待测系统准确的建模和高效自动化的测试分析是软件测试工作需要解决的两个核心问题，随机Petri网作为一种图形化建模工具，将时间参数与变迁关联，可以很便捷地描述实时系统，本文选择把随机Petri网理论应用在实时软件系统测试中，主要的研究工作包括以下几个方面:\n 研究了非马尔可夫随机Petri网系统建模与可靠性指标计算方法。结合数理统计理论，收集实时软件运行过程中的事件序列和时间序列，经过对数据序列应用不同的算法来构造系统模型、确定服从正态或指数概率密度分布的变迁时间参数和可靠性指标。\n 对于实际软件系统中存在部分不可观事件的情况，建立了含不可观变迁的随机Petri网系统模型，引入了最小解向量和基本可达树，并设计了具体的求解算法。同时基于基本可达树应用诊断状态判定定理完成对软件系统的测试。\n 研究了一种改进的多种群粒子群优化算法的软件结构测试用例自动生成方法。对于到待覆盖目标为多条独立路径的软件系统，多种群的并行性和改进的个体迁移策略可以增加种群个体的多样性，提高测试效率。同时，对目标适应值函数的改进也增强了搜索最优解的导向性。\n 最后，采用面向对象的方法在Visual C++2008环境下设计开发了一款随机Petri网分析与测试用例生成系统，该系统工具集成模型编辑、动态模拟和测试用例自动生成的功能。同时，以一个典型的码垛机器人控制系统软件实例进行工具应用分析，验证所开发系统的有效性。

关键词： Software testing   SBSE   SBST  

摘要： Context: Despite the large number of publications on Search-Based Software Testing (SBST), there remain few publicly available tools. This paper introduces AUSTIN, a publicly available open source SBST tool for the C language.(1) The paper is an extension of previous work [1]. It includes a new hill climb algorithm implemented in AUSTIN and an investigation into the effectiveness and efficiency of different pointer handling techniques implemented by AUSTIN's test data generation algorithms. Objective: To evaluate the different search algorithms implemented within AUSTIN on open source systems with respect to effectiveness and efficiency in achieving branch coverage. Further, to compare AUSTIN against a non-publicly available, state-of-the-art Evolutionary Testing Framework (ETF). Method: First, we use example functions from open source benchmarks as well as common data structure implementations to check if the decision procedure for pointer inputs, introduced in this paper, differs in terms of effectiveness and efficiency compared to a simpler alternative that generates random memory graphs. A second empirical study formulates two alternate hypotheses regarding the effectiveness and efficiency of AUSTIN compared to the ETF. These hypotheses are tested using a paired Wilcoxon test. Results and Conclusion: The first study highlights some practical problems with the decision procedure for pointer inputs described in this paper. In particular, if the code under test contains insufficient guard statements to enforce constraints over pointers, then using a constraint solver for pointer inputs may be suboptimal compared to a method that generates random memory graphs. The programs used in the second study do not require any constraint solving for pointer inputs and consist of eight non-trivial, real-world C functions drawn from three embedded automotive software modules. For these functions, AUSTIN is competitive compared to the ETF, achieving an equal or higher branch cov

关键词： 软件测试   PSO算法   测试数据自动生成  

摘要： 随着计算机技术的飞速发展,计算机系统的复杂程度和规模显著提升,其相关软件开发成本和软件故障引起的财产损失也呈递增趋势,从而导致人们高度重视软件质量。目前,软件测试已经是作为检验以及保障软件质量的主要方式,其重要性也日益凸显。根据Boehm统计数据,软件测试的费用占软件总开发成本的30%50%[1],可见软件测试是软件开发项目当中至关重要的一个环节。在软件测试中,按照分类标准的不同可以划分为多种不同的类别。软件测试根据程序是否执行,可划分为动态测试和静态测试。其中,动态测试是在程序运行状态下,通过输入测试数据,然后判断输出结果是否符合预期的测试方法。静态测试是在程序不执行的状态下,静态检测软件界面、文档和代码是否存在错误的测试方法。根据是否采用测试工具将软件测试划分为自动测试和手工测试两种。自动测试主要是借助专业的自动化测试工具,并通过加载测试数据的文件和测试脚本来测试目标程序,得出测试报告。手工测试是一种不借助专业化测试工具,借助手动安装与运行待测程序,同时根据软件测试要求输入测试数据,然后判断软件输出结果是否正确。综上所述,测试数据的生成是软件测试中重要的一部分。实现测试数据的自动生成可以显著减少软件测试工程师的工作量,一定程度上压缩开发成本。近几年,人们将人工智能技术运用到测试数据自动生成领域,并获得了显著的研究成果。测试数据自动生成的基本原理是在程序运行状态下,随机输入数据,然后基于输出结果,采用核心优化算法“进化”出新的输入数据,开展新一轮的试探,最后得出正确的数据,此方法叫做试探法。目前,测试数据自动生成过程中采用的核心优化算法主要是基本遗传算法或改进遗传算法。本文的主要工作如下:第一,研究了粒子群优化算法。系统研究了启发式搜索算法在测试数据生成中的应用,总结了遗传算法、模拟退火算法、粒子群算法的优缺点。第二,提出粒子群优化算法结合状态图的一种测试数据生成方法。该方法不仅考虑了输入数据的类型、范围,还利用状态图的特点考虑了输入数据之间的先后、因果关系,而且利用了粒子群算法的特点,在多分支路径时模拟了用户选择,按照成功路径的出现的频数生成测试数据。第三,设计实现了测试数据自动生成系统。基于上文描述的重要算法和技术,设计测试数据自动生成系统,使用Web技术为基础来实现该系统,利用Jsp技术实现该系统的界面层,利用servlet实现用户交互的逻辑控制以及数据传输,利用Java语言实现算法设计,生成的数据存储到My SQL中。

ISBN: (纸本)9787115243089