基于缺陷关联度的Markov模型软件优化测试策略

• 作者: 包晓安 张娜 曹建文 桂宁 谢晓鸣
• 来源期刊: 软件学报
• 学科: 工学
• 关键词: 软件测试 受控马尔可夫链 关联缺陷 优化算法
• 年，卷（期）: 2015,（1）
• 所属期刊栏目: 系统软件与软件工程
• 页码范围: 14-25
• 页数: 12页
• 分类号: TP311
• 字数: 11547字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13328/j.cnki.jos.004672

摘要

软件测试过程通常期望以最小的成本检测尽可能多的缺陷.为了降低建模复杂度,多数文献通常假设缺陷之间相互独立.但在实际测试中,缺陷之间往往存在关联,并且每个缺陷引发软件失效的严重程度也不相同.充分利用缺陷之间的关联信息,有助于增加相关缺陷的可检测率,提高软件测试效率.因此,提出一种新的思路:利用软件缺陷之间的关联构造缺陷相关系数,引入回扣机制,量化不同严重等级的缺陷所被检测到的价值,综合考虑缺陷相关系数、检测率、回扣三者的权值,以构造基于缺陷关联的最优测试策略.同时,提出复合的优化算法来构造相应的最小生成树,将测试剖面转换成带权的路径问题,以有效地寻找具有最大权值的最优测试路径.另外,改进了已有的剔除策略,以更有效地删除关联缺陷通过实验仿真,并与其他测试策略相比较,证明了该方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	曹建文	中国科学院软件研究所并行软件实验室	21	101	6.0	9.0
2	张娜	浙江理工大学信息电子学院	72	213	8.0	12.0
3	包晓安	浙江理工大学信息电子学院	80	324	9.0	15.0
4	谢晓鸣	浙江理工大学信息电子学院	4	36	3.0	4.0