考虑缺陷关联模型的软件优化测试策略

姚　弋，谢晓鸣，刘书涵，张　娜，俞成海

(1.浙江省消防总队,杭州 310014;2.浙江理工大学信息学院，杭州 310018)



考虑缺陷关联模型的软件优化测试策略

姚弋1，谢晓鸣2，刘书涵2，张娜2，俞成海2

(1.浙江省消防总队,杭州 310014;2.浙江理工大学信息学院，杭州 310018)

软件测试中，缺陷关联是一种比较普遍的现象。已有研究表明，充分利用缺陷之间的关联信息有助于提高软件测试效率，同时，从缺陷自身角度分析，为了综合权衡多个影响测试决策的因素(如缺陷等级、缺陷可检测率和缺陷关联关系)。提出一种基于缺陷关联的受控马尔科夫链测试模型，将测试过程转换成基于多目标权值的路径优化问题，综合权衡缺陷可检测率、关联系数和测试回扣；并运用Prim算法构造最小生成树以构造基于多目标权值的软件优化测试策略。在资源约束下，该方法利用缺陷关联引导测试决策的选取，优先检测关联紧密、可检测率大、回扣多的关联缺陷。通过仿真实验，证明了该方法的有效性。

软件测试；受控马尔科夫链；关联缺陷；多目标权值；Prim算法

0　引　言

由于软件开发过程仍严重依赖开发人员的技术和经验，缺乏客观统一的评价标准，导致软件失效的现象频发，软件可靠性[1]问题已成为制约软件产业发展的瓶颈之一。作为软件质量保证的重要手段，软件测试已成为学术界和工业界研究的重点。目前，部分研究者通过受控马尔可夫链(controlled markov chain, CMC)理论构建测试模型[2]，在资源约束下，希望以最小的成本检测并剔除尽可能多的缺陷。……