基于程序切片和遗传算法的软件测试数据生成技术

软件测试是提高和保证软件质量的重要手段。本课题针对目前软件测试中测试数据生成存在的问题，研究基于程序切片和遗传算法的测试数据生成技术。内容包括：切片准则的确定以及切片技术的研究、适应度函数的研究和测试数据生成平台的研究。通过研究，针对遗传算法在变量多和搜索范围大时收敛速度下降的问题，拟提出便于在切片结果上应用遗传算法的程序切片方法；针对面向对象程序中的适应度函数难以用传统方法进行构建的问题，拟提出一套根据不同数据类型进行构建适应度函数的方法；通过测试数据生成平台的研究，验证上述方法的可行性和有效性。研究成果将深化和丰富已有的软件测试技术，而且可以进一步扩大进化计算在软件测试中的应用范围，增强其解决实际优化问题的能力，从而直接服务于国民经济和社会发展。本课题是计算机科学、自动化与应用数学有机结合的新颖交叉研究方向，具有广阔的研究前景，进行本课题研究具有重要理论意义和实际应用价值。

软件测试是提高和保证软件质量的重要手段。申请人及合作者针对目前测试数据生成中存在的问题进行了为期3年的深入研究，提出了一整套解决相关问题的理论和方法。主要体现在如下5个方面：（1）提出了切片准则的确定方法和提高切片精度的程序切片方法，包括：依据面向对象程序的异常传播信息提高程序切片精度、基于程序实时堆栈信息的程序切片方法、基于变量作用域的程序切片方法、以及基于前向分析的动态切片方法；（2）针对适应度函数的构造以及测试数据生成问题，提出了有效解决方法，包括：将程序中依赖信息应用到基于遗传算法的适应值函数设计以及测试覆盖条件的约减中，提出利用程序切片和遗传算法进行多路径覆盖的测试数据生成方法，可有效提高程序的测试覆盖率和测试数据生成效率；此外还对程序切片和粒子群算法相结合的方法及其在测试数据生成中的应用也进行了探究；最后对量子遗传算法也进行了相关研究；（3）针对基路径覆盖的测试数据生成问题进行了研究。首先提出了基于条件语句相关性的不可达路径检测方法；然后，在路径可达性检测的基础上，提出基于可达基路径覆盖的测试数据生成方法。（4）对类间集成测试序的问题也进行了探讨，提出了基于耦合度量和基于动态依赖关系的类间集成测试序的确定方法。（5）将上述理论和方法成功应用于测试数据的生成和软件故障定位等实际问题；. 基于上述成果，发表论文36篇，其中SCI和EI收录14篇；申请软件著作权3项；申请发明专利6项；培养博士和硕士研究生9名，圆满完成了项目的研究目标。研究成果深化和丰富了已有的程序切片技术和软件测试技术，进一步扩大了进化计算在软件测试中的应用范围，增强了其解决软件测试中的问题的能力，具有重要理论意义和实际应用价值。