基于MPGA的面向路徑測(cè)試用例自動(dòng)生成方法研究的開題報(bào)告

基于MPGA的面向路徑測(cè)試用例自動(dòng)生成方法研究的開題報(bào)告一、選題背景在軟件測(cè)試中，路徑覆蓋是一項(xiàng)重要的測(cè)試方法。測(cè)試人員可以通過覆蓋程序的各種路徑，檢查程序在不同路徑下的行為。與僅考慮語句覆蓋或分支覆蓋相比，路徑覆蓋可以更好地檢驗(yàn)程序的正確性和完整性。自動(dòng)生成測(cè)試用例是提高軟件測(cè)試效率和質(zhì)量的關(guān)鍵技術(shù)之一。現(xiàn)有的測(cè)試用例自動(dòng)生成方法中，模型和搜索是兩個(gè)重要的組成部分。模型用于表示程序執(zhí)行的可能路徑，搜索用于從模型中尋找未執(zhí)行的路徑并生成測(cè)試用例。基于模型的測(cè)試用例自動(dòng)生成方法已經(jīng)得到了廣泛的研究。其中，基于有向圖模型的路徑測(cè)試用例自動(dòng)生成方法非常有效。然而，大多數(shù)路徑測(cè)試用例自動(dòng)生成方法只考慮靜態(tài)分析，忽略了程序在運(yùn)行時(shí)的實(shí)際行為。為此，我們提出了MPGA（Modeling-basedPathGenerationwithGeneticAlgorithm）算法，它結(jié)合了靜態(tài)分析和動(dòng)態(tài)分析的特點(diǎn)，能夠生成更優(yōu)秀的測(cè)試用例。二、研究?jī)?nèi)容和目標(biāo)本文研究?jī)?nèi)容為MPGA算法的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)。具體包括以下幾個(gè)部分：1.建立有向圖模型：通過靜態(tài)分析程序，建立程序的有向圖模型。節(jié)點(diǎn)表示程序的所有語句，邊表示程序的控制流。2.執(zhí)行程序并記錄路徑信息：通過動(dòng)態(tài)分析，執(zhí)行程序并記錄程序的執(zhí)行路徑信息。路徑可以是節(jié)點(diǎn)序列或邊序列。3.選擇適應(yīng)度函數(shù)：根據(jù)路徑覆蓋率、代碼覆蓋率等指標(biāo)選擇適應(yīng)度函數(shù)。4.采用遺傳算法：利用遺傳算法進(jìn)行搜索，以最大化適應(yīng)度函數(shù)。包括交叉操作、變異操作等。目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)基于MPGA算法的路徑測(cè)試用例自動(dòng)生成工具，可輸入符合C語言語法的代碼，輸出測(cè)試用例文件。三、主要研究?jī)?nèi)容和關(guān)鍵技術(shù)本文的主要研究?jī)?nèi)容為基于MPGA算法的路徑測(cè)試用例自動(dòng)生成方法。該方法結(jié)合了靜態(tài)分析和動(dòng)態(tài)分析的特點(diǎn)，綜合考慮了程序的結(jié)構(gòu)和行為，能夠生成更優(yōu)秀的測(cè)試用例。關(guān)鍵技術(shù)包括：1.有向圖模型的構(gòu)建：根據(jù)程序的控制流，構(gòu)建程序的有向圖模型。2.動(dòng)態(tài)分析的實(shí)現(xiàn)：利用動(dòng)態(tài)分析技術(shù)，執(zhí)行程序并記錄程序的執(zhí)行路徑信息。3.適應(yīng)度函數(shù)的設(shè)計(jì)：選擇適合程序的指標(biāo)作為適應(yīng)度函數(shù)，以評(píng)估每個(gè)測(cè)試用例的質(zhì)量。4.遺傳算法的實(shí)現(xiàn)：利用遺傳算法實(shí)現(xiàn)路徑測(cè)試用例自動(dòng)生成的搜索過程。四、研究方法和技術(shù)路線本文采用的研究方法為理論研究和實(shí)驗(yàn)研究相結(jié)合。1.理論研究：對(duì)路徑測(cè)試用例自動(dòng)生成領(lǐng)域的相關(guān)理論進(jìn)行研究，包括有向圖模型、適應(yīng)度函數(shù)和遺傳算法等。2.實(shí)驗(yàn)研究：設(shè)計(jì)和開發(fā)基于MPGA算法的路徑測(cè)試用例自動(dòng)生成工具，對(duì)比不同算法的實(shí)驗(yàn)結(jié)果。技術(shù)路線如下:1.構(gòu)建有向圖模型：利用LLVM和Clang等靜態(tài)分析工具，對(duì)輸入的代碼進(jìn)行分析，構(gòu)建包含程序控制流信息的有向圖。2.記錄程序執(zhí)行路徑：利用動(dòng)態(tài)分析技術(shù)，執(zhí)行程序，并記錄程序的執(zhí)行路徑。3.選擇適應(yīng)度函數(shù)：根據(jù)程序的特點(diǎn)選擇適合的適應(yīng)度函數(shù)，用于評(píng)估測(cè)試用例的質(zhì)量。4.根據(jù)適應(yīng)度函數(shù)進(jìn)行遺傳算法搜索：在遺傳算法的框架下，根據(jù)適應(yīng)度函數(shù)對(duì)測(cè)試用例進(jìn)行評(píng)估，并采取相應(yīng)的遺傳操作（交叉、變異等），以產(chǎn)生更優(yōu)秀的測(cè)試用例。五、預(yù)期成果和意義本文預(yù)期達(dá)到以下成果：1.實(shí)現(xiàn)基于MPGA算法的路徑測(cè)試用例自動(dòng)生成工具，可讀取符合C語言語法的代碼并自動(dòng)生成測(cè)試用例文件。2.通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證MPGA算法的性能和有效性，和已有方法進(jìn)行對(duì)比，分析其優(yōu)劣和適用性。本文的意義在于：1.擴(kuò)展了路徑測(cè)試用例自動(dòng)生成的應(yīng)用范圍：基于MPGA算法的測(cè)試用例自動(dòng)生成方法能夠結(jié)合靜態(tài)分析和動(dòng)態(tài)分析的特點(diǎn)，生成更優(yōu)秀的測(cè)試用例，擴(kuò)展了測(cè)試方法的應(yīng)用范圍。2.提高了軟件測(cè)試效率和質(zhì)量：自動(dòng)生成測(cè)試用例能夠提高測(cè)試效率，同時(shí)測(cè)試用例質(zhì)量