【摘 要】
：
路径覆盖测试用例自动生成（ATCG-PC）是软件测试中的一项重要任务,该问题的目标是以尽可能少的计算开销来得到尽可能高的路径覆盖率。这是一个具有高度非线性结构的优化难题,启发式算法是求解该类优化问题的主流方法。处理应用问题时,根据特定领域知识去设计问题导向的启发式算法,往往会获得理想的优化效果。在ATCG-PC领域,有少数研究人员注意到ATCG-PC的特定领域知识“相似的路径通常由相似的测试用例覆
论文部分内容阅读
路径覆盖测试用例自动生成（ATCG-PC）是软件测试中的一项重要任务,该问题的目标是以尽可能少的计算开销来得到尽可能高的路径覆盖率。这是一个具有高度非线性结构的优化难题,启发式算法是求解该类优化问题的主流方法。处理应用问题时,根据特定领域知识去设计问题导向的启发式算法,往往会获得理想的优化效果。在ATCG-PC领域,有少数研究人员注意到ATCG-PC的特定领域知识“相似的路径通常由相似的测试用例覆盖”,并应用该特定领域知识去改进启发式算法的初始化操作、适应度函数等。虽然这些改进算法取得了一定的优化效果,但是该特定领域知识并未被充分利用。如果我们充分利用该领域知识去设计引导全局优化算法搜索的局部搜索策略或者新颖的演化算法,所提算法可能会取得较优的效果。顺着这个思路,本文深入分析了该特定领域知识,给出了利用该特定领域知识来设计引导全局优化算法搜索的局部搜索策略和新颖演化算法的思想。本文主要研究工作如下:1.定义了ATCG-PC问题的一个领域知识:“维度相关性”。本文结合一个示例程序及其控制流图分析了ATCG-PC问题的特定领域知识“相似的路径通常被相似的测试用例覆盖”,推断相似路径的测试用例的维度是存在一定相关性。这篇文章将此特定领域知识定义为“维度相关性”,并给出了基于维度相关性设计算法的理念。2.设计了受维度相关性启发的超立方差分演化算法和拓扑超立方差分演化算法。基于维度相关性,本文推断ATCG-PC问题中不同适应度函数的数学公式所表达的一个共同特点:在适应度值高的区域通常有更多可以遍历未覆盖路径的测试用例。基于这个特点,本文设计了围绕当前最优解的超立方体学习策略（HBL）和拓扑超立方体学习策略（THBL）。这两种学习策略可以引导算法充分利用当前最优测试用例的信息来搜索未覆盖路径的测试用例。在此基础上,分别将HBL和THBL策略添加到原始差分演化算法（DE）的交叉和选择操作之间,进而提出了基于HBL策略的DE（DE-H）和基于THBL策略的DE（DE-TH）。3.设计了受维度相关性启发的分散搜索灰色预测演化算法。基于维度相关性,本文推断未覆盖路径的测试用例可能只在少数维度上不同于它的相似路径的测试用例。基于此特点,本文设计了一个用于开发已发现测试用例的改进分散搜索策略（IS）。然后在全局搜索能力较强的灰色预测演化算法（GPE）的繁殖操作后引入IS策略,进而提出了基于IS策略的GPE（GPE-IS）。4.应用维度相关性设计了一个新颖的二分搜索迭代算法。基于维度相关性推出的特点“未覆盖路径的测试用例可能只在少数维度上不同于它的相似路径的测试用例”,本文开发了充分利用维度相关性的二分搜索迭代算法（BSI）。BSI首先选择一个与已覆盖路径最相似的未覆盖路径作为当前目标路径。然后在适应度函数的指导下,对已覆盖路径的测试用例的每个维度进行二分搜索。BSI充分利用维度相关性的特点来搜索当前目标路径的测试用例。为验证利用维度相关性设计的算法的有效性,本文在由8个经典基准测试程序生成的24个实例、6个雾计算基准程序和6个自然语言处理基准程序上对所提算法DE-H、DE-TH、GPE-IS和BSI的性能进行了测试。实验结果显示:与原算法相比,本文所提改进算法DE-H、DE-TH、GPE-IS均可用更少的测试用例数与运行时间来获得更高的路径覆盖率;与一些没有利用特定领域知识、基于数据挖掘获取特定领域知识、基于分散搜索的启发式算法等先进算法相比,DE-H和DE-TH在测试用例数、运行时间和路径覆盖率上表现出了很强的竞争力,GPE-IS和BSI在这三个评价指标上表现出了优越的性能,且BSI在测试用例数和运行时间上有较大的提升。这些结果表明,本文利用维度相关性设计的局部搜索策略（HBL、THBL和IS策略）可以提升全局优化算法求解ATCG-PC的能力,充分应用维度相关性设计的BSI获得了更优的性能。本文所做工作提高了路径覆盖测试用例生成的效率和质量,为求解ATCG-PC问题提供了新的视野,具有一定的理论意义和应用价值。
其他文献
类空化效应是由于水下螺旋桨推进器近水面高速旋转时,在螺旋桨与水面之间形成漩涡,从而将空气吸入桨内导致推进器效率极大降低,引起推力损失和噪声的现象。螺旋桨推进器作为大多数水下机器人的唯一动力源,类空化效应的产生将极大影响机器人运动控制的稳定性。提出了一种基于高斯过程的水下螺旋桨推进器推力预测方法,可以实现类空化效应下的高精度推力预测。介绍了类空化效应并揭示类空化效应的产生机理。建立了基于贝叶斯估计的
研究目的研究脑小血管病（Cerebral small vessel Disease,CSVD）发病的独立危险因素,并分析慢性阻塞性肺疾病（Chronic Obstructive Pulmonary Disease,COPD）及其严重程度与CSVD各影像标志物之间的相关性,以期进一步明确COPD是否是作为CSVD发病的危险因素,为CSVD的防治提供理论依据。研究方法分析2020年1月-2021年11
水稻是三大主要粮食作物之一,全球半数以上的人口以它为主食。随着全民生活水平的提高,人们对稻米品质更加注重,其品质的优劣可直接影响稻米的商品价值、农业生产和种植技术推广等。再生稻相较于头季稻而言,具有稻米品质优、生育期短、生产成本低以及实现增产增收等优势。然而目前对再生稻的栽培技术等研究较多,对再生稻米质及其遗传基础的研究则较少。因此,亟需解析再生稻外观和蒸煮食味品质的遗传基础,定位和挖掘影响再生稻
混凝土结构被大量应用于公路桥梁中,但是由于对混凝土结构耐久性问题认识的不足,规范规程的不完善和相对滞后等原因,高速公路桥梁混凝土结构腐蚀的问题日益突出,其导致的经济损失平均占到国民经济总产值的2%～4%。甘肃省气候地质条件复杂,盐渍土、冻融循环、干湿循环等条件耦合累加效应突出,造成混凝土腐蚀破坏形势严峻,本论文调研并检测了甘肃省内河西地区,陇东黄土地区及天水地区不同桥梁的腐蚀现状,发现在Cl-、S
小麦是世界上主要的粮食作物之一。随着世界人口的增长和全球气候变化等因素,如何保障粮食安全已经逐步变成亟待解决的难题。外部信号,包括光、温度和其他条件造成的非生物胁迫,可以极大地影响植物的生长发育。CAMTA是Ca2+信号转导通路中较为关键的转录因子,不仅对植物生长发育的过程产生影响,还参与旱、盐、冷、热等逆境胁迫调控。本研究综合生物信息学、分子生物学研究方法,对小麦CAMTA转录因子家族进行筛选、
共轭高分子用途广泛。然而,由于分子骨架基元的限制,使其结构调控力度十分有限。金属杂芳香化合物是一类全新的分子骨架基元,将其引入到共轭高分子中,能实现结构层次上的巨大改变,进而获得一类全新的功能材料。本论文研究了金属-碳三键与其他三键之间的反应,随后将其发展成为聚合反应成功构筑了系列主链含锇金属共轭高分子（聚碳龙）,并研究了这类聚碳龙的性能应用。主要内容概括如下:第一章为绪论。结合本论文的研究内容,
铅卤钙钛矿纳米晶（LHP NCs）因具有发射波长在可见光区精确可调、荧光量子产量高、发射峰窄、缺陷容忍度高等荧光特性,近年来在分析传感领域受到的关注度日益增长。然而,LHP NCs的本征离子盐结构和表面能较大导致的化学、光照和热不稳定性问题严重地阻碍了 LHP NCs在分析传感与检测领域的应用。鉴于此,本文发展基于空心介孔SiO2（h-SiO2）模板的限域法合成高稳定性的LHP NCs,研究h-S
随着经济发展和社会生活水平的提高,产业发展越来越成熟,竞争也随之更加激烈。消费者的需求日益呈现出多样化、个性化、不确定性等特征,为了满足消费者需求,企业纷纷进入市场,产品也变得更加丰富,消费者更是由被动接受产品向提出具体产品需求转变。行业洗牌、市场细分和资产重组等使得传统理论中以产量、价格及成本为主要竞争手段的策略已经不适用经济发展的需要,企业为争夺消费者的竞争使得他们必须秉承差异化竞争的原则。从
随着科学的发展和现代工程技术的进步,现实优化问题日渐趋向规模化和复杂化。虽然人们将这类问题抽象为函数优化和组合优化问题进行求解,但因其非线性、非凸性的特点,利用传统优化算法求解较为困难。而群智能算法相较于传统优化算法具有灵活性、稳健性和自组织性,逐渐成为学者研究的热点,在工程、医学和科研等领域取得了良好的成就。鹰栖息优化（EPO）算法是一种新型群智能算法,算法的寻优过程模拟了鹰的栖息路径。鹰从高空
水稻是非常重要的粮食作物,增加其产量是保障粮食安全的前提。以节约土地和资源为特点的再生稻栽培模式能提高稻田复种指数和产量。近年来,缺乏再生力强的品种成为水稻增产的主要限制因素之一,再生力的强弱通过影响再生稻的有效穗数进而最终影响产量。目前关于控制再生稻分蘖的基因挖掘鲜有报道,因此,挖掘控制再生稻分蘖数的相关QTL/基因,对提高再生稻产量具有重要意义。本研究以课题组前期筛选的极端表型材料及其构建的F