【摘 要】
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变异测试是一种高效的软件测试方法。作为发现故障和发现测试用例缺陷的一种手段,测试用例生成方法至关重要。如果测试用例能有效地生成并获得较高的变异评分,则有助于变异测
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(11575138),陕西省工业公关项目资助项目(2013K06-20),中央高校基本科研业务费专项基金资助项目(XJJ2015122),轨道交通工程信息化国家重点实验室开放课题项目(SKLK16-08)
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变异测试是一种高效的软件测试方法。作为发现故障和发现测试用例缺陷的一种手段,测试用例生成方法至关重要。如果测试用例能有效地生成并获得较高的变异评分,则有助于变异测试的广泛应用。目前大部分变异测试用例生成方法都是通过分析控制流图,仅使用语句间的控制流约束指导用例的生成,而未考虑语句间数据流约束的影响。本文提出一种结合数据流约束的变异测试用例生成方法,首先,将控制流约束和数据流约束二者结合对适应度函数进行建模;其次,将该模型应用于遗传算法指导测试用例的进化和选择。实验表明,与HGA相比,本方法在生成同样规模的
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