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    回歸測試中測試用例優(yōu)化技術研究與探索

    2021-03-26 13:48:30徐林雪
    科教導刊·電子版 2021年1期
    關鍵詞:測試用例約簡排序

    劉 音 范 雯 徐林雪

    (北京交通大學海濱學院 河北·滄州 061199)

    0 引言

    從軟件工程的角度來說,軟件質量是滿足內在系列特征要求的程度,即是否符合功能性、可靠性、易用性、可維護性和可移植性等各方面要求,直接影響著軟件的使用和維護。在軟件的生命周期中,軟件測試是一個重要環(huán)節(jié),是質量保證的重要手段。Boris Beizer報告稱,開發(fā)一個可工作的程序的一半工作量一般都消耗在測試活動上。

    測試用例(Test Case,TC)指的是一套詳細的測試方案,包括測試環(huán)境、測試步驟、測試數(shù)據(jù)和預期結果,是將測試具體量化的方法。軟件測試主要通過執(zhí)行測試用例來查找軟件中存在的缺陷,測試用例設計的好壞不僅影響到軟件產(chǎn)品的質量而且關系到開發(fā)成本。

    回歸測試是指修改代碼后重新對軟件進行測試的工作,在整個軟件測試過程中占有很大的工作量比重。隨著軟件功能和實現(xiàn)發(fā)生了演變,原始測試用例庫中的一些測試用例可能失去作用,需要針對修改的和添加的功能,設計新的測試用例,從而導致測試用例庫有可能變得相當大,不可能執(zhí)行所有測試用例完成回歸測試。

    1 測試用例優(yōu)化

    目前測試用例優(yōu)化技術主要包括測試用例優(yōu)先選擇和測試用例優(yōu)先級排序技術。測試用例的選擇和執(zhí)行策略,直接影響測試效率和成本。

    1.1 測試用例優(yōu)先選擇

    測試用例優(yōu)先選擇技術又稱測試用例約簡,側重于研究測試用例最小化,即保持原測試用例集錯誤檢測能力基礎上,依據(jù)一定的規(guī)則去除冗余測試用例,縮減測試用例規(guī)模,選取最少的測試用例來覆蓋所有測試需求,降低執(zhí)行測試用例的成本。1993年,M.J.Harrold等人首次提出測試用例約簡的概念,在原始用例集中,找到一個與原始測試用例集,擁有一樣的測試覆蓋率的最小測試用例子集。可以利用啟發(fā)式算法(貪心算法、HGS算法、GE算法、GRE算法和遺傳算法等)解決測試用例約簡問題。

    貪心算法求解測試用例約簡過程:從測試用例集中挑選出一個測試用例,使其最大限度的覆蓋尚未被覆蓋的測試需求,直到覆蓋所有測試需求。HGS算法先將測試需求分成若干組,然后從測試用例集中選擇最少數(shù)量的測試用例覆蓋每組測試需求。GE算法是先找到必不可少的測試用例,再使用貪心算法。GRE算法交替進行必要和1-1冗余測試用例的查找,直到不存在這兩種測試用例為止,最后再使用貪心算法選擇測試用例。遺傳算法是一個智能全局搜索算法,利用生物遺傳和進化過程求解全局最優(yōu)解的近似解。

    1.2 測試用例優(yōu)先級排序

    根據(jù)研究表明:測試用例庫中,前10%-15%的測試用例可以發(fā)現(xiàn)軟件中75%-90%的錯誤。優(yōu)先級排序技術旨在采用一定的排序策略,更快的檢測出錯誤,提高現(xiàn)在測試用例集的性能。2000年,Rothermel給出了測試用例優(yōu)先級定義:在測試用例集T的全排列集PT中,執(zhí)行任意一個全排列T’時,對應的輸出函數(shù)值f越大,則T’的排序效果越好。

    排序目標是以最快速度檢測出缺陷,一般以錯誤檢測率、檢測錯誤等級和檢測錯誤類型等作為排序依據(jù),Rothermel等提出了基于測試用例分支覆蓋能力的排序方法,Elbaum等提出了基于測試用例耗費和錯誤嚴重性的排序方法,Jones等提出了基于MC/DC覆蓋率的排序方法等,Wong等人提出以累計覆蓋率對測試用例進行排序,Srikanth提出基于測試用例對需求的滿足情況的排序方法,Walcott等提出基于測試用例的歷史執(zhí)行時間的排序方法,Zhang等提出基于線性規(guī)劃的排序方法,Jiang等提出基于錯誤定位的排序方法。

    2 本文工作

    測試用例約簡的理想結果是:在完全覆蓋測試需求的前提下,執(zhí)行測試用例集的代價最小。但在有限資源的條件下,還要求測試用例集有較快速的錯誤檢測能力,因此優(yōu)化測試用例時,不僅要縮減測試用例規(guī)模,而且測試時要考慮執(zhí)行用例的順序。本文采用二者相結合的方法進行測試用例優(yōu)化,先對測試用例進行約簡,然后在對測試用例進行優(yōu)先級排序。

    2.1 實現(xiàn)測試用例約簡

    遺傳算法是模擬生物進化過程的全局搜索方法,通過選擇、交叉和變異操作得到問題最優(yōu)解?;谶z傳算法的回歸測試測試用例約簡步驟如下:

    (1)依據(jù)測試用例與測試需求的覆蓋關系,采用二進制編碼初始化種群,種群規(guī)模大小由測試需求數(shù)量決定,個體基因碼長度由測試用例數(shù)量決定。

    (2)以測試用例與測試需求的覆蓋關系,設計適應度函數(shù):f ti=cov i。

    (3)應用輪盤賭選擇算子產(chǎn)生中間代,單點交叉算子和單點變異算子操作產(chǎn)生新一代種群。

    (4)循環(huán)操作步驟3,直到新一代種群滿足終止條件。

    (5)解碼,得到約簡后的測試用例。

    2.2 實現(xiàn)測試用例優(yōu)先級排序

    本文采用基于錯誤檢測率的覆蓋率技術對測試用例進行排序,錯誤檢測率是單個測試用例在單位時間上檢測到的錯誤數(shù)量。

    公式1中RFDn表示第n個測試用例的錯誤檢測率,F(xiàn)Nn表示第n個測試用例檢測的錯誤數(shù)量,CTn表示第n個測試用例執(zhí)行所花費的時間。錯誤檢測率越大測試用例對應的優(yōu)先級越高。測試用例優(yōu)先級排序算法如下:

    (1)計算每個測試用例的優(yōu)先級(錯誤檢測率)。

    (2)依據(jù)優(yōu)先級降序排序測試用例。

    (3)輸出排序后的測試用例集。

    2.3 實現(xiàn)測試用例優(yōu)化

    采用遺傳算法進行測試用例集約簡,然后對約簡結果按照錯誤檢測率進行降序排序,得到最終優(yōu)化結果,實現(xiàn)流程如圖1所示。

    圖1:測試用例優(yōu)化流程

    3 仿真實驗

    本文采用matlab作為仿真開發(fā)環(huán)境,從測試用例最小化后用例集規(guī)模和檢測錯誤的速度上分析算法性能。交叉概率設定為0.6,變異概率設定為0.01。選擇5個程序作為測試對象,每個程序的初始測試用例是由小組成員精心設計的,實驗結果如表1所示。通過實驗分析發(fā)現(xiàn):

    表1:實驗結果對比

    (1)遺傳算法能有效的縮減測試用例集規(guī)模。

    (2)由測試用例未排序和排序后錯誤檢測情況對比可知,排序后的測試用例能有效縮短測試時間。

    4 結論

    采用遺傳算法進行測試用例集約簡,將已有測試用例錯誤檢測率作為用例優(yōu)先級,并按照用例優(yōu)先級取值高低決定測試用例執(zhí)行順序。這種優(yōu)先選擇和優(yōu)先級排序結合的技術,即有利于去除冗余測試用例,又有利于盡快檢測到程序中的錯誤,提高測試效率,降低測試成本;當測試時間有限時,能夠在有限時間內執(zhí)行更多有效的測試用例,充分地保證軟件質量。

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