基于缺陷关联的软件自适应测试关键问题研究

It is known that the defects in the software are often dependent, so we should take the benefits from using defect correlation in the software testing process. This project proposes a new defect correlation-based Markov test model. In this model, software testing process is treated as a weighted routing problem to construct optimal software testing strategy based on multi-objective weights. Meanwhile, the defect correlation coefficients are dynamically adjusted on-line by testing results collected during software testing to support adaptive testing model. This research focuses on the following perspectives: 1) studing the characteristics of defect correlation to provide its formal description; 2) designing a multi-objective controller to support software optimal test; 3) developing an on-line parameter estimation method to adaptively adjust parameters based on the feedbacks; 4) studing a new defect removing strategy to avoid the problem of premature defect removal. This project better fits the actual scenarios in the software testing processes, increases the software test efficiency and provides theory and technique supports for the software testing process.

考虑到软件缺陷之间往往存在着关联关系，在软件测试过程中，为了充分利用缺陷关联信息，本项目提出一种新的基于缺陷关联度的Markov测试模型，将测试过程转换成求解带权路径的优化问题，以构造基于多目标权值的软件缺陷优化测试策略。同时，利用测试反馈来动态分析缺陷关联度，以支持测试模型的自适应调整。本项目拟研究内容如下：1)研究关联缺陷性质，以提供基于缺陷关联的形式化描述，构造基于缺陷关联度的Markov测试模型；2)以该模型为基础，设计基于多目标的权值控制器，以支持软件缺陷优化测试策略的研究；3)研究在线参数估计方法，利用测试反馈实现缺陷关联度的自适应调整；4)研究基于优化算法的剔除策略，以解决过早剔除关联缺陷所引起的失效屏蔽问题。本项目研究将更加符合软件测试的实际情况，有助于提高软件测试的效率，为软件开发过程中的软件测试阶段提供理论和技术支持。

考虑到软件缺陷之间往往存在着关联关系，在软件测试过程中，为了充分利用缺陷关联信息，本项目提出了一种新的基于缺陷关联度的自适应测试模型，构造了基于多目标权值的软件缺陷优化测试策略。同时，利用测试反馈来动态分析缺陷关联度，以支持测试模型的自适应调整。本项目完成了如下研究内容：1）研究了缺陷间数据相似度、缺陷间耦合度与软件缺陷关联系数之间的关系,提出了一种基于缺陷传递的缺陷关联系数调整策略,实现对缺陷关联系数的自适应调整；2）研究多目标的测试用例优化排序问题，提出了一种基于多目标优化的测试用例优先级在线调整策略；3）研究了自适应的交叉算子和变异算子，提出了一种基于动态生成算法框架以得到一个新适应度函数；4）研究了基于优化算法的剔除策略，以解决过早剔除关联缺陷所引起的失效屏蔽问题。