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摘要:
演化测试作为一种非常有前景的自动化测试技术,可以成功地为多种测试目标生成高质量的测试用例.它将测试用例的生成过程转化为一个利用遗传算法进行数值优化的问题.算法的搜索空间即为待测软件的输入域,其中最优解即是满足测试目标的测试用例.该搜索过程可以实现完全自动化,它所具有的导向性可以避免盲目搜索,较随机测试有着更加明确的目标和方向性;同时该搜索过程还具有一定的随机扰动,可以很好地克服复杂搜索域所带来的种种局限性.近年来,越来越多的学者开始关注于演化测试技术的研究,并取得了一些研究成果,使之在多种领域得以成功地应用.分别在结构性测试、功能性测试、性能测试以及面向对象测试领域,对演化测试技术进行了总结.通过对各领域的应用方法进行分类概括,比较分析了不同方法的优势与不足,为理解、评价以及合理选取演化测试方法提供了较有价值的参考.在此基础上,总结评估了现有的演化测试优化技术及其适用性.最后,展望了演化测试技术未来的研究方向.
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文献信息
篇名 演化测试技术的研究
来源期刊 计算机科学与探索 学科 工学
关键词 软件测试 遗传算法 演化测试 动态优化 种群早熟 flag变量
年,卷(期) 2008,(5) 所属期刊栏目 综述·探索
研究方向 页码范围 449-466
页数 18页 分类号 TP311
字数 15783字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1673-9418.2008.05.001
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 徐宝文 东南大学计算机科学与工程学院 118 3034 31.0 51.0
5 许蕾 东南大学计算机科学与工程学院 18 685 11.0 18.0
6 聂长海 东南大学计算机科学与工程学院 21 765 12.0 21.0
7 谢晓园 东南大学计算机科学与工程学院 2 66 2.0 2.0
8 史亮 1 19 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
软件测试
遗传算法
演化测试
动态优化
种群早熟
flag变量
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机科学与探索
月刊
1673-9418
11-5602/TP
大16开
北京市海淀区北四环中路211号北京619信箱26分箱
82-560
2007
chi
出版文献量(篇)
2215
总下载数(次)
4
总被引数(次)
10748
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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