基于MC/DC的回归测试数据进化生成

• 作者: 余童兰 吴取劲 罗扬 韩莹
• 来源期刊: 南华大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 回归测试 遗传算法 适应度函数 初始种群 软件测试
• 年，卷（期）: 2016,（1）
• 所属期刊栏目: 数理·计算机科学
• 页码范围: 55-60
• 页数: 6页
• 分类号: TP311.5
• 字数: 4380字
• 语种: 中文

摘要

在合理利用已有测试数据形成优势初始种群的前提下采用遗传算法自动生成回归测试数据是软件测试研究的一个热点.本文通过在已有测试数据的基础上依据MC/DC准则演进增补部分用例提升MC/DC覆盖率.首先,通过记录每个已有测试数据覆盖的条件组合确定要增补用例的目标条件组合,其次,根据适应度函数从已有测试数据中筛选出部分数据作为初始种群,再次,根据已筛选的部分初始种群所覆盖的条件组合与目标条件组合确定遗传操作分量,最后,演进并判定提取目标数据.理论与实验表明,该方法可以提高回归测试数据生成效率及代码覆盖率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	余童兰	南华大学计算机科学与技术学院	19	62	4.0	7.0
2	罗扬	南华大学计算机科学与技术学院	31	110	5.0	9.0
3	吴取劲	南华大学计算机科学与技术学院	19	86	5.0	8.0
4	韩莹	南华大学计算机科学与技术学院	1	0	0.0	0.0