Markov链使用模型的测试用例生成方法研究.pdf

第40卷第5期电子科技大学学报Vol.40No.5
2011年9月JournalofUniversityofElectronicScienceandTechnologyofChinaSep.2011

·计算机工程与应用·

Markov链使用模型的测试用例生成方法研究

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雷航，陈丽敏

(1.电子科技大学信息与软件工程学院成都610054;2.电子科技大学计算机科学与工程学院成都610054)

【摘要】采用基于马尔科夫链使用模型的软件测试，在状态与激励序列中，从“开始”状态到“结束”状态形成一个完
整的测试案例。因此，输入和激励的选择对于产生高效的测试案例十分重要。提出一种激励选择——带概率约束的随机选择
方法，以软件Markov链模型的状态迁移概率作为激励选择的约束条件，使用遗传算法中用于选择下一代种群的选择算子——
轮盘赌选择算子对激励进行选择。通过与以往的激励选择方法对比，验证了所提出的方法能提高生成测试用例的有效性。
关键词Markov链;轮盘赌算法;测试用例;测试输入;使用模型
中图分类号TP311.5文献标识码Adoi:10.3969/j.issn.1001-0548.2011.05.019

TestCaseGenerationBasedonMarkovChainUsageModel

LEIHang1andCHENLi-min2
(1.SchoolofInformationandSoftwareEngineering,UniversityofEleatronicScienceandTechnologyofChinaChengdu610054;
2.SchoolofComputerScienceandEngineering,UniversityofEleatronicScienceandTechnologyofChinaChengdu610054)

AbstractInsoftwaretestingbasedonMarkovchainusagemodel,thesequenceofstateandstimulusfrom
state”Start”tostate”Exit”isacompletetestcase.Therefore,testinput,stimulus,isveryimportanttogenerate
effectivetestcase.Focusingonthis,amethodforselectingstimulusisproposedinthepaper,calledarandom
selectionalgorithmwithprobabilityconstrained.Thismethodusesthemigratingprobabilitybetweenstatesof
Markovchainusagemodelasconstraints,selectsstimulusbyrouletteselectionoperator,andthengetsthenext
state.Rouletteselectionoperatorisusedingeneticalgorithmtoselectnextgenerationofspecies.Inthispaper,itis
usedtoselectstimulusateverystate.Comparedwiththepreviousselectionmethod,randomselectionalgorithm
withprobabilityconstrainedcanimprovetheeffectivenessoftestcases.
KeywordsMarkovchain;roulettealgorithm;testcase;testinput;usagemodel

软件测试是软件开发的重要步骤和软件质量保主要集中在软件测试模型本身的研究，即如何针对
证的重要环节。就其目的而言，软件测试可以分为不同类型的软件提取专用模型，又可从专用模型中
两类：1)通过测试发现错误，并不断改正错误，以抽象通用模型。而在测试用例生成方面，由于在以
期得到高质量的软件；2)统计学的方法测试软件的往的测试用例生成中主要采用边界值、等价类划分
可靠性(reliability)。等分析方法，用于手动生成测试用例，而该类分析
基于模型的软件测试属统计测试的范畴，要求生成测试用例的方法不利于测试用例的自动生成。
基于软件的使用模型产生测试用例对软件系统进行本文针对上述问题，在基于模型的测试用例自动生
测试。根据统计测试结果，可以估计被测软件的可成方法上进行研究。
靠性[1]，因此软件统计测试也称为软件可靠性测试。
1软件使用模型
软件的使用模型以一种形