基于复杂网络可控性的GUI软件回归测试方法研究

Since the applications of GUI software range more widely and evolve more rapidly, the difficulty of testing the regressive GUI software increases. This project aims to improve testing efficiency and reduce testing cost in regression testing of GUI software. GUI software is event-driven, which is different from traditional software. Besides, traditional techniques are proposed mostly based on local information such as control flow, data flow or execution paths, etc., which often makes them fail to optimize the selection from the global point of view. Furthermore, new challenges emerge for these techniques along with the increasing software complexity. This project aims to develop a new test case selection technique based on the controllability of complex networks. First the GUI software is investigated and modeled as complex networks, and then the controllability of the networks is quantitatively analyzed using control theory from a global view. An approach with high efficiency is finally proposed based on the network controllability and relevant properties. Large-scale and repeatable experiments are carried out in this project to validate the effect of the proposed approach.

GUI软件的应用范围越来越广泛，更迭速度加快，回归测试难度较大。本项目研究GUI软件的回归测试问题，以提高测试效率，节约测试成本。传统的回归测试用例选择技术大多基于局部的控制流、数据流、路径等信息的分析，不适用于事件驱动的GUI软件，且无法从全局的角度来优化回归测试用例集。随着软件复杂性的提高，这些技术的应用还面临着新的挑战。本项目拟开展软件工程、复杂网络、控制理论的交叉研究，以GUI软件为研究对象，使用复杂网络对其静态结构进行建模，采用控制理论的方法从全局的角度进行网络的可控性分析，在网络可控性与相关性质研究的基础上提出高效的软件的回归测试用例选择方法，并开展大规模可重复的软件实验进行验证。

本项目使用复杂网络的观点研究GUI软件的回归测试优化问题。为了提高测试效率，节约测试成本，本项目开展了软件工程、复杂网络，控制科学的交叉研究，以GUI软件为研究对象，使用复杂网络对其静态结构进行建模，从全局的角度进行了网络的分析。提出了一种基于事件响应函数树的测试用例生成方法，可以自动化的生成大量合法的测试用例；结合函数调用图和事件响应函数树，建立了GUI软件的双层模型；用复杂网络的观点从全局的角度研究双层模型的结构和性质，包括节点的度分布，介数和复杂网络的可控性等，为测试用例的筛选和排序提供必要的信息；基于复杂网络的性质，提出了一种测试用例选择算法和一种测试用例排序算法以优化测试用例。本项目搭建了实验平台，开展了大规模可重复的软件实验，实验表明了方法的有效性。本项目基于复杂网络可控性研究GUI软件回归测试，并开展了软件测试的其他相关基础研究。本项目积极开展国内外交流，研究成果发表于多个国际杂志与国际会议，应该说本项目按计划完成研究内容，实现了预期的研究成果。