基于約束的測試用例生成中可擴展性問題研究的任務書

基于約束的測試用例生成中可擴展性問題研究的任務書任務書1.研究背景與意義在軟件測試中，測試用例是評估軟件質量的重要手段。測試用例一般由測試人員手動編寫，但隨著軟件規(guī)模和復雜度的不斷增加，手動編寫測試用例變得越來越困難和費時。因此，自動化生成測試用例變得越來越重要?；诩s束的測試用例生成是一種常見的自動化測試用例生成方法，它利用數(shù)學模型和約束求解來自動生成測試用例序列。該方法相對于遍歷測試的方式，可以減少測試用例的數(shù)量和測試時間，提高測試覆蓋率。然而，在實際應用中，基于約束的測試用例生成方法面臨著可擴展性問題。由于測試用例數(shù)目不斷增加，該方法需要解決大規(guī)模復雜的約束求解問題，因此需要一個高效的算法，并能在不同系統(tǒng)環(huán)境下進行有效的擴展。因此，研究基于約束的測試用例生成方法中的可擴展性問題，具有重要的研究價值和實踐意義。2.主要研究內容和方法本次研究主要圍繞基于約束的測試用例生成方法中可擴展性問題進行研究，具體研究內容包括：（1）分析目前基于約束的測試用例生成方法的不足之處，依據(jù)不足之處提出優(yōu)化方案。（2）提出一種基于分布式計算的測試用例生成算法，能在多臺計算機上分別運行測試用例生成的過程，并將生成的測試用例匯總進行比較，最終得到最優(yōu)解。（3）研究基于約束的測試用例生成方法在并行計算環(huán)境下的加速優(yōu)化，并探究多機器節(jié)點的分配和負載均衡問題，在保證測試用例生成結果正確的情況下，實現(xiàn)更高效的測試用例生成。（4）結合實際應用場景，驗證優(yōu)化方案的有效性和可行性。本次研究將采用實驗室和云平臺并行環(huán)境為研究平臺，主要研究方法包括：（1）系統(tǒng)性閱讀文獻，了解近年來關于基于約束的測試用例生成在可擴展性問題上的研究進展和存在的難題。（2）通過分析實驗數(shù)據(jù)，對比分析分布式和并行環(huán)境下的測試結果，分析測試用例生成的效率，找到算法的瓶頸并優(yōu)化算法。（3）通過構建測試系統(tǒng)，分別對比分布式和并行計算環(huán)境下的測試用例生成結果，驗證算法的有效性和可行性。（4）對算法進行分析和驗證實驗，屬于理論實驗和工程實驗相結合的研究。3.預期成果及意義（1）通過分析基于約束的測試用例生成方法的不足之處和提出的優(yōu)化方案可以優(yōu)化測試用例的生成，從而達到更好的測試效果和更短的測試時間。（2）提出基于分布式計算的測試用例生成算法，能夠有效地提高測試用例的生成效率。（3）通過比較分布式和并行環(huán)境下的測試結果，找到算法的瓶頸并優(yōu)化算法，從而提高測試用例生成的效率和可擴展性。（4）驗證實驗結果表明，算法在有效性和可行性上均取得了顯著進展，對于在實際測試中應用具有較高的指導意義。4.論文撰寫及其它本次研究將在論文撰寫和發(fā)表方面理論與實踐相結合，在理論層面建立了基于約束的測試用例生成方法的可擴展性分析，同時進行了工程實驗，為測試用例生成進一步研究提供了新的思路和方向。參考文獻：[1]PachónE.A.,RaimondiF.,&BaudryB.SMT-basedtestsuitegenerationusingacademicandindustrialbenchmarks.SoftwareTesting,VerificationandReliability,2020,30(5):e1741.[2]DuL.,XiongY.,YinJ.D.,&ChenB.Constraint-basedtestcasegenerationforcyber-physicalsystems.IEEETransactionsonIndustrialInformatics,2019,15(2):860-869.[3]DaiZ.,MaoX.,&LiM.Regressiontestingprioritizationbasedonrequirementsclusteringandconstraintoptimization.InformationandSoftwareTechnology,2019,110:1-14.[4]ZhangT.,LiangK.,XuJ.,WeiQ.,&XieT.Continuousdigitaltwinverificationwithconstrainedtestgeneration.IEEETransactionsonComputer-AidedDesignofIntegratedCircuitsandSystems,2020,39(1):330-343.[5]MaC.,FeriaC.G.,ChenL.,&LiuJ.Anintelligentapp