10.3969/j.issn.1673-629X.2014.04.005
NSGA-II面向多目标测试数据模型的生成
测试数据的自动化生成的实现是软件测试自动化的重要研究项目。当前很多研究人员使用多种方法实现测试数据的自动生成,但生成的测试数据一般仅实现最大覆盖率的测试标准。在测试数据生成问题上,希望生成的测试数据能够达到最大的覆盖率,同时也希望生成的测试数据集越小越好,可以降低执行时间,同时提高执行效率。文中从覆盖标准和内存消耗两个方面对测试数据进行评估,采用多目标优化算法NSGA-域,实现同时满足最大分支覆盖率和最大内存分配的测试数据的自动生成。实验表明,NSGA-域算法生成的测试数据比其他多目标优化算法能更好地满足两个目标。
NSGA-域算法、多目标测试数据、覆盖率、内存分配
TP311.5(计算技术、计算机技术)
教育部博士点基金项目200800580004;天津市自然科学基金资助项目043600711
2014-04-29(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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21-24,28