基于覆盖率的面向对象软件自适应随机测试方法

摘要

针对现有面向对象软件(OOS)自适应随机测试中挑选测试用例的有效性及错误检测率不高的问题,提出了基于覆盖率的面向对象软件自适应随机测试方法.新方法在生成候选测试用例集时考虑了代码覆盖率信息,将语句覆盖率同测试用例差异性信息综合考虑来挑选将执行的测试用例,从而提高错误检测率.给出了覆盖率动态排序监测技术整体框架、预处理模块、程序插桩模块及排序模块;叙述了DTCGOOS-Cov算法.采用ID3Manage,RabbitAndFox,SATM,SchoolManagement,WaveletLibrary以及WindShieldWiper这6个被测类库,将新方法与传统自适应随机测试方法和纯随机测试方法进行了对比试验.结果表明:基于覆盖率的OOS自适应随机测试方法在F_m和E_m这2项指标上要优于其他2种方法.