组合测试是软件测试中一个重要的技术分支,已经在工业界得到大量应用。虽然组合测试技术已得到广泛研究,但仍然存在一些未能被很好解决的问题:一方面,人们关心不同场景下组合测试技术是否具有足够强大的错误检测能力;另一方面,人们也关心如何准确地描述那些能导致错误的软件输入域特征。与此同时,布尔规格测试也是软件测试一个重要分支,因为软件程序的执行路径通常依赖于谓词语句中布尔表达式真或者假的判定结果。因此,本文将尝试研究面向布尔规格的组合测试相关技术。本文主要研究两个方面问题,一方面,将布尔测试中组合测试技术的错误检测能力与作为基准的随机测试技术进行比较;另一方面,比较极小故障模式模型和概率故障模式模型对能够导致错误的输入域特征的描述能力。本文选取的实验对象是抽取自TCAS系统的20个布尔表达式,通过10种变异算子产生19131个非等价的变异表达式。本文开展的具体研究工作包括以下两个方面:(1)选取来自TCAS系统的20个布尔式表达式及其变异作为实验对象,将组合测试的错误检测能力与随机测试的错误检测能力进行比较。实验数据表明,组合测试错误检测能力在总体上强于随机测试。此外,通过具体分析还发现以下规律:当组合测试的强度比较高的时候,组合测试检测故障的能力明显强于随机测试;当软件输入域维度较高或是错误的FTFI值较大时,组合测试和随机测试的检测故障能力相差不多。(2)以提取自TCAS系统的20个布尔式表达式及其变异作为实验对象,比较极小故障模式模型和概率故障模式模型对能够导致错误的输入域特征的描述能力。实验数据表明,概率故障模式在召回率、精确度和综合评价指标方面均明显优于极小故障模式,这说明概率故障模式模型对能够导致错误的输入域特征的描述能力明显强于极小故障模式模型。