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关键词： 软件测试   UML活动图   测试用例   自动生成   测试场景  

摘要： 随着软件产业的不断发展,软件测试对于软件开发产生着难以忽视的影响,软件测试能有效地保证软件质量。测试用例是软件测试的核心内容,手工设计测试用例效率较低,而自动生成测试用例能够有效地使软件测试效率提高。UML是标准化的统一建模语言。从UML模型中提取信息可以用于生成测试用例。基于UML模型生成测试用例的方法也逐渐变成了软件测试中的热门研究方向。本研究分析了UML各动态模型图的优势与缺陷,并选择基于UML活动图生成测试用例。本文研究内容主要包括:(1)对系统进行活动图建模,建模完成后,分析活动图中的不同种类结构,并且使活动图规范化。考虑到UML是半形式化语言,因此需要对活动图进行形式化定义,还要简化活动图,再依据相应的转换规则,将简化活动图转换为有向图。(2)为满足测试充分性要求同时减少测试的盲目性,借鉴白盒测试的思想,提出节点覆盖准则、转移边覆盖准则、路径覆盖准则。针对活动图中的并发结构特点,制定更适合并发结构的测试用例覆盖准则。(3)本文采用基于图论搜索算法和改进式反蚁群算法的两级测试场景架构,实现了涵盖大量并发活动的基于活动图的测试用例生成方法。首先,从活动图出发,采用图论的搜索算法形成初级测试场景。然后,结合并发活动间约束关系,使用改进式反蚁群算法,并通过划分位置带的方式搜索有向图得到次级测试场景。接下来,整合初级测试场景和次级测试场景,并加以优化,最后将测试数据和测试场景进行有机组合,从而得到相应的测试用例。(4)将本文研究的基于UML活动图的测试用例生成方法应用到系统实例中,以普通用户活动图为例,通过分析生成测试用例的结果,验证了该方法的可行性和有效性。本文的创新性工作体现在:采用两级测试场景架构来设计基于活动图的测试用例生成方法,通过改进式反蚁群算法形成并发结构的测试场景,并引入分层级划分位置带的方法。测试结果表明,本文方法不需要多次划分位置带,故而更加方便且所生成的测试用例具有更高的覆盖率。进一步说,该方法在保证效率的同时,还满足了一定的覆盖率,并能有效解决活动图中所包含的大量并发活动可能引发的路径数量爆炸问题。

关键词： 项目管理   软件测试   测试管理  

摘要： 近年传统金融企业加大了对金融科技的投入力度,金融科技通过技术赋能企业生产能力并降低运营成本,从而增强企业的盈利能力。企业金融科技战略的落地具体是通过架设各类金融信息系统来实现的,因此需要规范软件测试管理以保障各类系统的质量水平。PA产险已经建成并投产一定规模的信息系统集群,但是在各类系统在迅速迭代的过程中,发现现有的软件测试质量保障体系无法满足系统在新应用场景下的稳定性、可靠性、准确性的需求,因此需要对PA产险的软件测试质量管理体系进行优化。本文期望通过该优化的实施办法提升软件测试质量保障水平,从而提升质量效能。本文首先描述了PA产险测试管理的现状,并分析了测试管理中暴露的主要问题,问题产生的原因包括对测试管理重视程度不足和缺乏规范的测试管理流程等原因。其次结合项目管理五大过程和软件测试全流程方面的理论将PA产险软件测试管理中的问题划分为需求管理、执行管理、验收管理三个方面问题。再次给出详细的解决思路和举措,依据项目质量问题的持续改进中的PDCA循环理论,首先需要制定目标,其次是制定计划,再次是组织实施,最后是在实施过程中不断改进,具体从需求管理、执行管理、验收管理三个方面进行优化,并借助定性和定量的办法来辅助方案的实施落地。最后对PA产险软件测试管理优化实施过程进行保障分析,包括实施所需要的条件和资源,具体实施过程的策略,以及实施过程中的风险管理,从而确保测试管理优化举措的顺利实施。

关键词： 银行   软件测试管理   TMMi   CMMI  

摘要： 随着产业在全球范围内的调整,数据经济概念的提出,数字化技术在国家的号召下得以快速发展,对银行的业务赋能和增速发展提供机遇和挑战。在新科技的支撑作用下,数字化技术与银行业务得以完美应用,银行业的轻资本转型成为行业共识,交易银行和财富管理成为热点。银行纷纷顺应时代的发展,积极实施数据化转型战略,打造赋能业务增长的数字化创新的驱动力,提振加速经济发展。2001年Z银行成为全国范围内首个由农信社改革成的股份制商业银行;历经多年的高速发展,2017年上市,在资本市场的优势下,加快发展步伐。Z银行也正在实施数字化转型,并逐年加大金融科技的预算,通过提升金融科技的治理能力,使银行在核心业务竞争的赛道上,提高获胜的机率。然而,软件测试管理能力的提升是金融科技治理水平提升的一个重要环节。本文以Z银行软件测试管理所面临的痛点出发,基于问题,针对性的分析找到正确的优化解决方案;通过帕累托图统计发现急需解决的4个主要问题;基于TMMi(测试成熟度模型集成)为理论基础,参考TMMi模型的过程域的特殊目标和实践为指导方针,对目前基于CMMI的软件测试管理进行优化,TMMi与CMMI相结合;同时利用Z银行的内部项目数据,通过决策树和回归分析的量化分析方法来解决Z银行测试组织的问题、测试计划的问题、同行评审的问题、测试监控的问题;为Z银行的软件测试管理的优化制定可落地的实施方案,并为优化方案制定有效的实施计划和保障措施,并验证预期的优化目标能否顺利实现,通过优化解决软件测试管理的这4个问题,促使Z银行软件测试管理的能力得以大幅度的提升。Z银行基于TMMi来优化软件测试管理的思路,具有一定的创新性和很强的实践性,也为Z银行软件测试管理能力的持续提升奠定基础。

关键词： 软件测试   测试用例自动生成   蒙特卡罗树搜索算法  

摘要： Test case generation is an integral aspect of any effective software debugging *** test case generation is error-prone and *** automatic test case generation has been widely used to improve efficiency and effectiveness of software *** methods have been proposed for automatic test case ***,automatic generation of test cases with higher coverage is still one of the challenges faced by structural testing of *** address this problem,this paper proposed two new methods which use Monte Carlo Tree Search（MCTS）and Parallel Monte Carlo Tree Search（PMCTS）for test case *** methods can maximize branch coverage of derived test cases within the available test *** main work of this paper is summarized as follows:（1）A MCTS method（M-TCG）is proposed to formulate test case generation problem as a tree exploration problem and then utilizes MCTS for heuristically searching the optimal test *** policy is explored in constructing simulated test case generation *** evaluate the effectiveness and efficiency of MCTS method,comparative experiments were conducted based on 17 projects with 66 non trivial Java classes from SF110 corpus and other *** results indicate that the proposed MCTS method improved average branch coverage by 2.1% compared with Dyna MOSA which is a state-of-the-art evolutionary *** method also decreased memory consumption by 4% compared with the existing adaptive a Dyna MOSA approach.（2）We proposed PMCTS method（PM-TCG）which extends M-TCG method for automatic test case *** computational cost for constructing the search tree in rollouts of MCTS is expensive,PMCTS method can further improve its effectiveness by formulating the test case generation problem as a parallel tree exploration problem and then uses PMCTS for heuristically searching the optimal test *** were conducted on the subject programs used in the MCTS ***

关键词： 软件测试   遗传算法   RBF神经网络   测试用例   分支覆盖  

摘要： 在提高软件质量方面,软件测试扮演着重要角色,设计合适的测试用例是软件测试的关键。通常,设计合适的测试用例不仅需要花费测试人员的大量心血,还需要耗费大量的设备资源和时间。并且在设计测试用例时,设计人员往往会带有主观思想,对下一步的测试工作存在一定的误导,以及测试用例覆盖率比较低等问题。为了解决上述存在的问题,使得设计的测试用例具有客观性以及较大的覆盖率,本文针对分支覆盖测试用例生成问题进行研究,提出基于RBF神经网络和遗传算法的分支覆盖测试用例自动生成方法。主要工作如下:(1)针对传统遗传算法在分支覆盖的测试用例生成中存在不稳定性和容易陷入局部最优解等问题,对自适应遗传算法中变异概率和交叉概率进行改进。改进后的遗传算法根据种群中个体适应度值的分布情况,对交叉操作和变异操作的先后顺序进行判断,以此来增强种群中个体的多样性,为下一代遗传操作做铺垫。通过实验表明,在生成分支覆盖测试用例的分支覆盖率、函数求解和算法稳定性的方面,改进后的算法得到了很大的提升。(2)针对在生成测试用例时利用插值法计算个体适应度值会过度耗费运行时间的问题,本文使用RBF神经网络来模拟适应度函数。通过RBF神经网络来计算个体适应度值,代替插值法计算种群中个体的适应度值,在很大程度上增加了分支覆盖测试用例生成算法的效率,减少分支覆盖测试用例生成的时间。(3)将本文所提的基于RBF神经网络和遗传算法的分支覆盖测试用例生成算法(GAR)与基于自适应遗传算法的分支覆盖测试用例生成算法(PDGA)、传统的遗传算法(SGA)和随机测试生成方法(Random)在7个程序上进行对比实验。实验结果证明所提方法的可行性与有效性,在测试用例生成方面增大了分支覆盖率,并且降低了种群的迭代次数,减少了算法的运行时间。

关键词： 种子策略   常量池   软件测试   程序分析   测试用例自动生成  

摘要： 基于搜索的软件测试(Search-based Software Testing,SBST)的测试效率与启发式算法、适应度函数以及种子策略等因素相关。在SBST运行过程中,相比于随机生成的初始值,种子策略可以利用被测程序中的信息提供更好的初始值,提升测试效率。现存的种子策略采样算法大都是基于研究人员的经验直觉给出,其效率影响因素未知,如何解释种子策略的有效性,并提出更好的采样算法是值得关注的问题。 本文通过对种子策略的适用场景对比研究,进一步揭示了种子策略中存在的问题,并提出了一种基于分支的智能种子策略Evo Seed。通过在2000个被测方法以Evosuite中的随机种子策略、静态种子策略、动态种子策略和混合种子策略的比较分析得出,对于具有值保持属性和敏感度保持属性的数据流路径形成的快速通道,种子策略可有效提高测试效率。在此基础上,提出了一种基于分支的智能种子策略,Evo Seed。Evo Seed可以根据被测方法所处场景构建相应的常量池,若被测方法中包含具有快速通道结构的种子分支,则为种子分支动态构建小型的局部常量池,缩小采样范围;若被测方法中不包含具有快速通道结构的种子分支,则保持原有的全局常量池。Evo Seed的自适应采样算法根据未覆盖的种子分支所占比例,动态调整使用常量池的概率,加快目标分支的覆盖,提高采样的有效性。与Evosuite的对比实验结果表明,在相同时间预算下,Evo Seed的分支覆盖率提升了1%;在覆盖率相同的情况下,Evo Seed的收敛速度优化了0.5秒。 综上,本文发现的种子策略快速通道以及所提出的基于分支的种子策略可以提高SBST的效率,相关成果也可以应用到其他的软件测试活动中,丰富软件测试领域的效率优化研究。在实际应用中,该策略思想可以为大规模软件测试工作提供指导性意见,改善其整体效率和质量。

关键词： 软件测试   单元测试   GUI测试   测试用例生成   自动化  

摘要： 各式各样的软件产品在互联网技术的持续且快速的发展趋势下层出不穷，然而，在软件产品大力地支撑着人们生活质量保障的同时，软件或系统中存在的安全问题无法被忽视。软件测试对产品质量的保证起到至关重要的作用，早期及时地通过软件测试可大大降低在软件生命周期中发现并修复缺陷的成本，而目前通过人工编写测试用例的方式不仅对测试人员有较高的技术水平和经验要求，且会花费较高时间及人力成本。因此研究如何高效地进行测试用例自动化生成成为了软件开发行业发展的必然趋势，也是非常值得进行深入研究的问题。　　综上所述，针对现有白盒单元测试用例自动生成技术的有效率不足以及图形GUI测试用例自动生成技术体系不健全等问题，本文提出了基于损失函数的单元测试用例自动化生成方案以及图形GUI测试用例自动生成方法。本文对于白盒单元测试用例与GUI测试用例自动生成两方面的研究不仅能提升白盒测试用例生成时在数据收敛方面的有效性，还能提升黑盒功能测试用例生成后的识别范围精确性。本文的主要工作如下：　　（1）针对传统测试用例自动生成模型中初值依赖、收敛早熟、局部寻优能力滞后等缺陷，本文提出一种基于损失函数的单元测试用例自动化生成算法(LFGA)。在遗传算法的执行过程中，根据测试用例种群的路径覆盖情况，动态改变后续种群的分布，保证整体数据分布的平衡性。并利用分支信息优化自适应交叉变异算子，自动生成规模尽可能小且高覆盖的有效测试用例集。实验结果表明，相比于已有的自动生成测试用例方法，较好的解决了传统模型中初值依赖、收敛早熟、局部寻优能力滞后等缺陷，保证了生成的测试用例平均覆盖率达到95%，提升了搜索效率及数据有效率。　　（2）针对图形界面GUI测试用例自动生成过程中出现的图形界面多变化、事件操作序列乱序、覆盖事件无效、测试用例生成后无法直接使用等的问题缺陷，本文提出一种基于事件依赖的混合模型（EDHM）生成GUI测试用例方法。该方法旨在通过自动记录分析页面代码中所包含的控件、事件等，将所有元素抽象化，构建其对应的图模型并注重突出用户操作事件和GUI控件本身之间的关联性，最终将抽象测试用例与实际GUI控件和事件进行映射，并使用自动化测试工具进行有效性验证，从而实现图形界面GUI测试用例集的自动化生成。实验数据表明，相比于其他现有GUI模型，较好地解决了前面所叙述的问题，且模型在图模型的规模上更加轻量。同时，在执行相同个数的测试用例条件下，基于EDHM的混合模型生成的可执行测试用例的重要事件函数覆盖度普遍高于其余用于测试的模型，提升了重要GUI事件的覆盖率及生成效率。　　（3）针对软件开发过程缺乏高效、安全的自动化测试技术平台支撑的问题，本文基于上述两项研究内容，设计并开发一款支持测试用例自动生成的自动化测试平台，旨在维护一套全面、有效、系统的软件自动化测试业务流程。

关键词： Oracle   软件测试   软件测试平台  

摘要： 本文重点讲述在高速的经济发展背景下,大数据技术作为一项发展数年的技术如今正在不断推动着软件测试向前发展。然而技术的更新换代,让软件测试出现了新的挑战,主要包括用户制约软件测试速度、软件测试平台落后以及大数据处理框架和性能测试存在问题等一系列挑战。在这种情况下,相关技术人员需要做到具体问题具体分析,通过调整Oracle的内存区、提高测试数据的准确度、改进测试技术、构建自动化环境以及运用智能化手段等方式为软件测试工作搭建更好的环境,为数据用户提供优质的软件服务并帮助企业开括更大的市场。

关键词： 软件测试   人工智能技术   人工智能时代   本地化   智能化   发展与应用   小型化   大规模  

摘要： 人工智能是指由人制造出来的能够将只有人所具备的智慧表现出来的机器。几十年来,软件测试逐渐从小型化、本地化向智能化、复杂化的大规模开发和维护转变。因此本文提出研究人工智能时代下软件测试的发展与应用,来对人工智能技术对软件测试的影响进行深入的研究,通过研究可以更加深刻的理解人工智能技术对软件测试的发展的重大影响。

关键词： 软件测试   软件质量   质量度量  

摘要： 针对当前软件产品质量的评价需求,基于软件测试度量指标的质量模型成为评估软件测试质量的有效手段。本文以软件测试流程为驱动,研究静态测试度量元,总结软件产品的测试度量指标,结合ISO/ICE 25010模型,探索基于软件测试度量指标的质量模型,建立软件测试评价体系,以评估软件产品的质量。