一种基于数据流分析的冗余变异体识别方法

• 作者: 孙昌爱 张翔宇 郭新玲 陈宗岳
• 来源期刊: 计算机学报
• 学科: 工学
• 关键词: 软件测试 变异测试 冗余变异体 数据流分析 变异优化
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 页码范围: 44-60
• 页数: 17页
• 分类号: TP311
• 字数: 17299字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11897/SP.J.1016.2019.00044

摘要

变异测试是一种基于故障的软件测试技术,广泛用来评估测试用例集的充分性与软件测试技术的有效性.尽管变异测试具有较强的故障检测能力,但由于数量庞大的变异体导致了计算开销大的问题,阻碍了变异测试在实践中的广泛应用.为了增强变异测试的实用性,该文从减少变异体数量和缩短变异测试执行时间的角度出发研究变异测试的优化技术,提出冗余变异体的概念和一种基于数据流分析的冗余变异体识别方法.采用11个C程序以经验研究的方式评估了所提冗余变异体识别方法的可行性与有效性.实验结果表明,该文提出的冗余变异体识别方法不仅可以识别出大量的冗余变异体,有效地减少了变异测试执行时间,还提供了一种评价变异算子质量的方法.该文提出的冗余变异体概念及其识别方法可以有效地提高变异测试的效率,并为资源受限的情况下如何选择变异算子进行变异测试提供了指导方针.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙昌爱	北京科技大学计算机与通信工程学院	13	32	3.0	5.0
2	郭新玲	北京科技大学计算机与通信工程学院	1	2	1.0	1.0