Markov链使用模型的测试用例生成方法研究

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Markov链使用模型的测试用例生成方法研究

雷航, 陈丽敏

文章导航 > 电子科技大学学报 > 2011 > 40(5): 732-736

雷航, 陈丽敏. Markov链使用模型的测试用例生成方法研究[J]. 电子科技大学学报, 2011, 40(5): 732-736. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2011.05.019

引用本文:

雷航, 陈丽敏. Markov链使用模型的测试用例生成方法研究[J]. 电子科技大学学报, 2011, 40(5): 732-736. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2011.05.019

LEI Hang, CHEN Li-min. Test Case Generation Based on Markov Chain Usage Model[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2011, 40(5): 732-736. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2011.05.019

Citation:

LEI Hang, CHEN Li-min. Test Case Generation Based on Markov Chain Usage Model[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2011, 40(5): 732-736. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2011.05.019

Markov链使用模型的测试用例生成方法研究

doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2011.05.019

雷航¹,
陈丽敏²

1.
电子科技大学信息与软件工程学院成都 610054;
2.
电子科技大学计算机科学与工程学院成都 610054

基金项目:

国家自然科学基金(60973016)

作者简介:
雷航(1960-)，男，博士，教授，博士生导师，主要从事实时软件工程和软件可靠性等方面的研究

中图分类号: TP311.5

Test Case Generation Based on Markov Chain Usage Model

LEI Hang¹,
CHEN Li-min²

1.
School of Information and Software Engineering,University of Eleatronic Science and Technology of China Chengdu 610054;
2.
School of Computer Science and Engineering,University of Eleatronic Science and Technology of China Chengdu 610054

摘要: 采用基于马尔科夫链使用模型的软件测试，在状态与激励序列中，从“开始”状态到“结束”状态形成一个完整的测试案例。因此，输入和激励的选择对于产生高效的测试案例十分重要。提出一种激励选择——带概率约束的随机选择方法，以软件Markov链模型的状态迁移概率作为激励选择的约束条件，使用遗传算法中用于选择下一代种群的选择算子——轮盘赌选择算子对激励进行选择。通过与以往的激励选择方法对比，验证了所提出的方法能提高生成测试用例的有效性。
- Markov链 /
- 轮盘赌算法 /
- 测试用例 /
- 测试输入 /
- 使用模型
Abstract: In software testing based on Markov chain usage model, the sequence of state and stimulus from state”Start”to state”Exit” is a complete test case. Therefore, test input, stimulus, is very important to generate effective test case. Focusing on this, a method for selecting stimulus is proposed in the paper, called a random selection algorithm with probability constrained. This method uses the migrating probability between states of Markov chain usage model as constraints, selects stimulus by roulette selection operator, and then gets the next state. Roulette selection operator is used in genetic algorithm to select next generation of species. In this paper, it is used to select stimulus at every state. Compared with the previous selection method, random selection algorithm with probability constrained can improve the effectiveness of test cases.
- Markov chain /
- roulette algorithm /
- test case /
- test input /
- usage model

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Markov链使用模型的测试用例生成方法研究

doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2011.05.019

雷航¹,
陈丽敏²

1. 电子科技大学信息与软件工程学院成都 610054;

2. 电子科技大学计算机科学与工程学院成都 610054

基金项目:

国家自然科学基金(60973016)

作者简介:
雷航(1960-)，男，博士，教授，博士生导师，主要从事实时软件工程和软件可靠性等方面的研究

收稿日期: 2009-12-23
修回日期: 2010-07-16
刊出日期: 2011-10-15

中图分类号: TP311.5

关键词:

摘要: 采用基于马尔科夫链使用模型的软件测试，在状态与激励序列中，从“开始”状态到“结束”状态形成一个完整的测试案例。因此，输入和激励的选择对于产生高效的测试案例十分重要。提出一种激励选择——带概率约束的随机选择方法，以软件Markov链模型的状态迁移概率作为激励选择的约束条件，使用遗传算法中用于选择下一代种群的选择算子——轮盘赌选择算子对激励进行选择。通过与以往的激励选择方法对比，验证了所提出的方法能提高生成测试用例的有效性。

English Abstract

雷航, 陈丽敏. Markov链使用模型的测试用例生成方法研究[J]. 电子科技大学学报, 2011, 40(5): 732-736. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2011.05.019

引用本文:

雷航, 陈丽敏. Markov链使用模型的测试用例生成方法研究[J]. 电子科技大学学报, 2011, 40(5): 732-736. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2011.05.019

LEI Hang, CHEN Li-min. Test Case Generation Based on Markov Chain Usage Model[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2011, 40(5): 732-736. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2011.05.019

Citation:

LEI Hang, CHEN Li-min. Test Case Generation Based on Markov Chain Usage Model[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2011, 40(5): 732-736. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2011.05.019

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