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降低变异测试代价方法的研究

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毕业论文范文题目：降低变异测试代价方法的研究，论文范文关键词：降低变异测试代价方法的研究
降低变异测试代价方法的研究毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：随着信息时代的到来,软件逐渐渗透到社会的各个领域,给人类社会带来了诸多好处,但同时,软件质量问题也给人类社会造成了巨大的危害。软件产品的质量牵动着社会的命脉,如何开发出高质量的软件是软件行业急需解决的问题。软件测试是保证软件质量的重要手段,贯穿于整个软件开发生命周期。测试的直接目的是在软件投入使用之前,尽可能的发掘软（略..）件中可能存在的错误与缺陷,并加以纠正,从而保证软件的质量和性能。变异测试是一种基于错误的软件测试技术,能够系统的模拟软件中的各种缺陷,并在测试过程中构造能够揭示这些错误的数据集。变异测试一方面可以构造完备的测试数据集用来揭示软件缺陷,另一方面,又可以作为衡量测试数据集充分度的准则,评估测试的充分性。但是,变异测试的高（略..）代价严重阻碍了它的广泛应用,本文从导致高代价的两个原因——庞大的测试用例数目,庞大的变异体及等价变异体数目出发,对降低变异测试的代价问题进行了研究。测试用例的优化是降低变异测试代价的一个重要手段。已有优化算法的评估多以代码覆盖为基础,这并不能完全反应程序的错误状况,因为高代码覆盖率的测试用例并不一定具有高的揭示错误的（本文此处忽略..）能力。因此,本文结合变异测试,从新的角度——错误覆盖出发,对几种搜索算法,包括两种贪心算法(基本贪心算法、额外贪心算法)、一种启发式算法(爬山算法)、及遗传算法的优化效果进行了评估。实验证明,额外贪心算法的优化效果最优,该实验结果的置信度更高。变异体的约简是降低变异测试代价的又一重要手段。本文提出基于遗传算法聚类的变异体约简（此处忽略..）方法,通过把具有相似特征的变异体置于同一簇中,再从每个簇中随机选择一个作为代表,从而实现变异体的约简。实验表明:(1)该方法可在不降低构造出的测试用例集的测试充分度的前提下,约简变异体;(2)与K-means算法、凝聚型层次聚类算法相比,该方法能够在自适应产生合适的聚类数目的同时,具有更好的约简效果。

以上为本篇毕业论文范文降低变异测试代价方法的研究的介绍部分。

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