【摘 要】
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当一个软件开发完成后,能否实际地投入运行并准确无误地完成任务,软件的质量是关键.针对如何确保软件开发质量问题,虽然已经提出了许多技术和方法,但迄今为止,软件的质量主要
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当一个软件开发完成后,能否实际地投入运行并准确无误地完成任务,软件的质量是关键.针对如何确保软件开发质量问题,虽然已经提出了许多技术和方法,但迄今为止,软件的质量主要还是要靠测试来保证.然而,软件测试是一个复杂的过程,需要耗费巨大的人力、物力和时间资源.特别是当今测试工具自动化程度较低,所以人工干预太多(如:动态测试中测试数据的产生,往往要靠手工完成),而且要求软件测试人员的软件专业水平较高,因而测试效率很低,造成软件测试阶段的费用居高不下.据不完全统计,约占整个软件生命周期费用的40%-50%.因此,如何提高软件测试工具的自动化程度是确保软件开发质量,降低软件开发成本的重要手段之一.在软件测试过程中,动态测试占的比例很大,是软件测试的重要环节.而动态测试的关键是测试数据的生成问题.显然,能否提高测试数据产生的自动化程度,不仅是提高动态测试工具和整个测试过程自动化程度的问题,而且也是改善测试环境,提高测试效率,从而最终降低软件开发成本,确保软件产品质量的问题.该文就软件测试数据的自动生成问题进行了研究,采用程序插装方法结合遗传算法,对用C语言开发的程序进行测试数据的自动生成,改进了以往动态法容易陷入局部极值的问题.该文就遗传算法的具体应用给出了详细的解析,还就方法的应用问题给出了两种框架,可以根据情况具体选用.并且对适应度函数和权值分配问题也进行了深入的研究.
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