基于分散搜索算法的EFSM測(cè)試用例自動(dòng)生成技術(shù)的開(kāi)題報(bào)告

基于分散搜索算法的EFSM測(cè)試用例自動(dòng)生成技術(shù)的開(kāi)題報(bào)告一、選題背景及研究意義隨著軟件系統(tǒng)規(guī)模和復(fù)雜度的不斷增加，軟件測(cè)試成為保障軟件可信性和品質(zhì)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。測(cè)試用例作為軟件測(cè)試中的重要組成部分，測(cè)試用例的質(zhì)量和數(shù)量直接關(guān)系到測(cè)試的有效性和測(cè)試成本。目前，測(cè)試用例大多采用人工編寫(xiě)的方式進(jìn)行，這種方式存在一定的缺陷，例如測(cè)試用例覆蓋不全面、測(cè)試執(zhí)行效率低等問(wèn)題。在軟件測(cè)試領(lǐng)域，自動(dòng)化測(cè)試技術(shù)已經(jīng)成為一個(gè)熱門(mén)話(huà)題。而測(cè)試用例自動(dòng)生成技術(shù)又是其中的研究熱點(diǎn)之一。測(cè)試用例自動(dòng)生成技術(shù)可以通過(guò)分析被測(cè)系統(tǒng)的特征來(lái)自動(dòng)生成相應(yīng)的測(cè)試用例，并進(jìn)行測(cè)試執(zhí)行和測(cè)試結(jié)果分析。測(cè)試用例自動(dòng)生成技術(shù)可以提高測(cè)試用例的質(zhì)量和數(shù)量，減少測(cè)試用例編寫(xiě)的人力成本和時(shí)間成本。本研究選題基于分散搜索算法的EFSM測(cè)試用例自動(dòng)生成技術(shù)。EFSM（ExtendedFiniteStateMachine）是一種與UML狀態(tài)機(jī)類(lèi)似的測(cè)試用例設(shè)計(jì)模型，可以通過(guò)它描述被測(cè)軟件系統(tǒng)的行為特征。分散搜索算法是一種基于啟發(fā)式搜索的優(yōu)化算法，它可以應(yīng)用于復(fù)雜問(wèn)題的求解，并可尋找最優(yōu)解。因此，本研究通過(guò)將分散搜索算法應(yīng)用于EFSM測(cè)試用例自動(dòng)生成中，達(dá)到測(cè)試用例自動(dòng)生成的目的，并且提高測(cè)試用例的質(zhì)量和數(shù)量。二、研究?jī)?nèi)容和研究方法本研究的主要內(nèi)容是基于分散搜索算法的EFSM測(cè)試用例自動(dòng)生成技術(shù)。具體來(lái)說(shuō)，本研究將設(shè)計(jì)EFSM測(cè)試用例自動(dòng)生成的算法模型，該算法模型可以利用分散搜索算法及啟發(fā)式搜索策略尋找最優(yōu)測(cè)試用例序列，提高測(cè)試用例的質(zhì)量和數(shù)量。在此基礎(chǔ)上，開(kāi)發(fā)實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)，并通過(guò)實(shí)驗(yàn)來(lái)驗(yàn)證算法的效果。在研究方法上，本研究將采用以下方法：1）分析EFSM測(cè)試用例設(shè)計(jì)模型的特征和優(yōu)點(diǎn)，以及分散搜索算法的原理和應(yīng)用范圍。2）構(gòu)建基于分散搜索算法的EFSM測(cè)試用例自動(dòng)生成算法模型，并優(yōu)化算法策略以便更好地搜索測(cè)試用例序列。3）開(kāi)發(fā)實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)，并利用實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)驗(yàn)證EFSM測(cè)試用例自動(dòng)生成算法模型的可行性和有效性。三、研究的預(yù)期結(jié)果和意義本研究預(yù)期將基于分散搜索算法的EFSM測(cè)試用例自動(dòng)生成技術(shù)，從理論層面和應(yīng)用層面兩個(gè)方面進(jìn)行研究。研究的預(yù)期結(jié)果如下：1）設(shè)計(jì)分散搜索算法模型，使其可以尋找最優(yōu)的EFSM測(cè)試用例序列，提高測(cè)試用例的覆蓋率、質(zhì)量和數(shù)量。2）優(yōu)化算法策略，提高算法尋找最優(yōu)解的能力。3）實(shí)現(xiàn)EFSM測(cè)試用例自動(dòng)生成技術(shù)，并通過(guò)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)驗(yàn)證其可行性和有效性。該研究的意義在于：1）提高軟件系統(tǒng)的測(cè)試效率和測(cè)試質(zhì)量，降低測(cè)試成本。2）探索基于分散搜索算法的EFSM測(cè)試用例自動(dòng)生成技術(shù)，并為測(cè)試用例自動(dòng)生成技術(shù)的研究提供新思路和新方法。3）為軟件測(cè)試自動(dòng)化技術(shù)的研究和應(yīng)用，提供支撐和指導(dǎo)。四、研究進(jìn)度安排本研究的時(shí)間安排如下：1）前期準(zhǔn)備和文獻(xiàn)調(diào)研(2個(gè)月)。2）研究EFSM測(cè)試用例設(shè)計(jì)模型的特征和分散搜索算法的原理以及應(yīng)用(1個(gè)月)。3）構(gòu)建基于分散搜索算法的EFSM測(cè)試用例自動(dòng)生成算法模型(2個(gè)月)。4）針對(duì)算法模型進(jìn)行優(yōu)化(1個(gè)月)。5）開(kāi)發(fā)實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)(2個(gè)月)。6）利用實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)驗(yàn)證算法的可行性和有效性(2個(gè)月)。7）研究總結(jié)和論文撰寫(xiě)(2個(gè)月)。五、參考文獻(xiàn)[1]NaikK,TripathyR.EFSM-basedtestingtechniquesandtools[J].IEEEsoftware,2009.[2]HeidariAA,MardaniM,KhanmohammadiS.Testcasegenerationusingtheparticleswarmoptimizationalgorithm[J].JournalofSoftwareEngineeringandApplications,2013,6(01):51-56.[3]LiuY,LiZ,ZangP.Testcasesgenerationbasedonantcolonyoptimizationalgorithm[C]//2012InternationalConferenceonComputerScienceandElectronicsEngineering.IEEE,2012:471-475.[4]LiuX,ZhengJ,WangX.Testcasegenerationforsoftwareproductlinesbasedongeneticalgorithm[C]//20