基于分支概率引导的回归测试案例生成方法
本文提出一种基于分支概率引导的回归测试案例生成方法.首先,通过对程序建模生成程序控制依赖图并计算分支概率,分支概率是指对某分支取反后所生成的测试案例能够覆盖程序修改部分的概率:然后,根据分支概率引导符号执行来生成能够覆盖程序修改部分的测试案例,符号执行每次选择分支概率最大的分支取反来生成测试案例,并迭代生成测试案例使之逐渐逼近符合期望的测试案例.对2个程序的20个演化版本进行测试案例生成,在相同实验环境下与已有的两种回归测试案例生成方法即eXpress和传统DSE进行比较.实验结果显示:相对原有方法本方法减少了45.6％和61.1％的搜索次数.
软件测试 程序设计 数据采集 模型模拟
俞乐晨 王海军 郑庆华 刘烃 黄小龙 杨子江 魏嵬
西安交通大学智能网络与网络安全教育部重点实验室,陕西西安,710049;西安交通大学计算机科学与技术系,陕西西安,710049 西安交通大学智能网络与网络安全教育部重点实验室,陕西西安,710049 西安理工大学计算机系,陕西西安,710049
国内会议
扬州
中文
317-322
2013-08-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）