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基于代码转换的MCDC测试用例生成技术的开题报告
一、研究背景
随着软件行业的发展，软件测试越来越成为重要的环节。而MC/DC测试方法是一种广泛应用的测试方法之一。它是基于模型的状态遍历技术，其中“MC”代表ModifiedCondition，即修改的条件，“DC”代表DecisionCoverage，即决策覆盖率。在代码开发过程中，对于每个条件，至少会有两个不同值的输入，从而确保条件覆盖。当使用MC/DC测试方法时，每个条件都必须至少覆盖一次真和一次假的情况，同时要覆盖所有的决策路径。MC/DC测试方法可以帮助测试人员更好地发现代码中的潜在错误，从而提高代码的质量和可靠性。
然而，对于程序员来说，手动生成MC/DC测试用例是一项非常繁琐和费时的工作，往往需要程序员处理大量的条件并记录测试用例。因此，一种自动生成MC/DC测试用例的技术，对于提高测试效率和减少测试工作量具有重要意义。
二、研究内容和目标
本文旨在探讨一种基于代码转换的MC/DC测试用例生成技术，并重点研究以下内容：
1.针对MC/DC测试方法的基本要求，建立程序转换到逻辑表达式的模型。其中，程序的基本块和条件块将被抽象成一个包含条件、动作和跳转语句的逻辑表达式。
2.基于逻辑表达式，将MC/DC测试用例的生成转化为一个求解最小割集的问题。首先我们需要构建一张图，其中节点表示条件的真假情况，初始节点表示全部条件都为假的情况，终止节点表示全部条件都为真的情况。在这个图中，源节点连接到初始节点，并给初始节点赋一个权重；终止节点连接到汇节点，并给汇节点赋一个权重。我们需要寻找最小权重的割集，从而枚举所有的真假情况，并生成所有的MC/DC测试用例。
3.基于以上模型和算法，实现一个代码转换和测试用例生成的工具，并对其进行测试和评估。
三、研究方法和技术
1.对于代码的转换，我们将借鉴静态分析技术中的数据流分析和程序分析技术。在程序分析中，我们可以使用抽象解释技术或轻量级模型检查技术，将程序转换成逻辑表达式。
2.对于生成MC/DC测试用例，我们将采用最小割集算法来完成。在具体算法实现中，我们可以选择最大流算法或图割算法，同时还需要考虑一些细节问题，如跳转语句的处理等。
3.构建工具时，我们将使用某一编程语言和相应的工具库，如ANTLR、Java等开发工具。同时，我们还需要对工具进行测试和评估，以检验其效果和性能。
四、研究意义
本文将探究一种新型的代码转换和测试用例生成技术，从而实现自动化的MC/DC测试用例生成。该技术对于软件测试人员和代码开发人员来说都是非常有益的。对于测试人员来说，它可以大大减少测试工作量，提高测试效率和精度。对于代码开发人员来说，它可以帮助快速发现代码中的潜在错误，从而提高代码的质量和可靠性。
同时，本文的研究还将延伸到静态程序分析和模型检测等相关领域，为软件测试和软件开发领域提供新的思路和方法。
五、预期成果
本文预期完成以下工作：
1.提出一种基于代码转换的MC/DC测试用例生成技术，并基于该技术建立相应的模型和算法实现。
2.开发MC/DC测试用例生成工具，并对其进行测试和评估。
3.实现一些例子程序，用于展示该技术对于测试工作的辅助作用和对于测试效率和精度的提升。
4.发表学术论文，并在相关领域的学术会议上发表演讲，以分享该技术的研究成果和实现方法。