基于改进轮盘赌策略的反馈式模糊测试方法.docx

基于改进轮盘赌策略的反馈式模糊测试方法
摘要
本文介绍一种基于改进轮盘赌策略的反馈式模糊测试方法。该方法结合了遗传算法和模糊测试的思想，利用基础程序对测试案例进行反馈，以提高测试效率和测试质量。实验结果表明该方法比传统方法具有更高的测试效率和测试覆盖率，可以有效地发现软件系统中的缺陷和漏洞。
关键词：改进轮盘赌策略；反馈式模糊测试；遗传算法；测试效率；测试覆盖率
Abstract
Thispaperintroducesafeedback-basedfuzzytestingmethodbasedontheimprovedroulettestrategy.Themethodcombinestheideasofgeneticalgorithmandfuzzytesting,andusesthebaseprogramtoprovidefeedbackonthetestcasestoimprovetheefficiencyandqualityoftesting.Theexperimentalresultsshowthatthismethodhashighertestefficiencyandcoveragethanthetraditionalmethod,andcaneffectivelydiscoverdefectsandvulnerabilitiesinsoftwaresystems.
Keywords:ImprovedRouletteStrategy;Feedback-basedFuzzyTesting;GeneticAlgorithm;TestEfficiency;TestCoverage
1.引言
软件测试是保证软件质量的重要手段。随着软件规模和复杂度的提高，传统的测试方法已经无法满足测试的需求。模糊测试是一种新的测试方法，其利用随机或模糊的输入对被测程序进行测试。模糊测试不需要事先准确地编写测试用例，可以发现一些传统方法无法发现的漏洞。但是，模糊测试的测试效率和测试质量依赖于测试用例生成的算法。
本文提出了一种基于改进轮盘赌策略的反馈式模糊测试方法。该方法结合了遗传算法和模糊测试的思想，使用基础程序对测试案例进行反馈，以提高测试效率和测试质量。改进轮盘赌策略是一种基于遗传算法的优化策略，可提高测试用例生成的效率。反馈式模糊测试依赖于基础程序的反馈信息，可以更加准确地评估测试用例的质量。
本文将在第二节介绍改进的轮盘赌策略和反馈式模糊测试方法。第三节将介绍实验结果和分析。第四节讨论了改进方法和未来工作的局限性。第五节是本文的总结。
2.改进的轮盘赌策略和反馈式模糊测试方法
2.1改进的轮盘赌策略
轮盘赌策略是一种基于遗传算法的优化策略，在模糊测试中应用广泛。通常，随机生成的测试用例在一个种群中进行适应性评估，以确定哪些测试用例应该被用来增加下一代测试用例的数量。传统的轮盘赌策略的缺点是不能保证较差的测试用例不被淘汰。改进的轮盘赌策略是通过动态调整适应性评估函数的权重来解决这个问题。这个权重由某个函数的值决定，该函数衡量了每个测试用例与基础程序之间的距离，距离越近权重越大[1]。
伪代码如下：
方法：改进的轮盘赌策略
输入：种群pop和基础程序p
输出：下一代种群pop'
1.初始化pop和p
2.fori=1to|pop|do
2.1.计算pop[i]和p之间的距离d
2.2.令fitness(i)=1/d
3.endfor
4.计算上一代种群的适应性平均值mean_fitness
5.fori=1to|pop|do
5.1.计算适应性评估值g(i)=fitness(i)/mean_fitness
6.endfor
7.令weight_sum=∑(1to|pop|)g(i)
8.fori=1to|pop|do
8.1.令weight(i)=g(i)/weight_sum
9.endfor
10.初始化pop'
11.fori=1to|pop|do
11.1.令m=从pop中以概率weight选择的测试用例
11.2.令n=从pop中以概率weight选择的测试用例
11.3.令child=m和n之间的交叉
11.4.以一定概率对child进行变异操作
11.5.将child添加到pop'中
12.endfor
13.returnpop'
2.2反馈式模糊测试方法
反馈式模糊测试方法是一种利用基础程序对测试用例进行反馈的测试方法。在该方法中，测试用例被输入到基础程序中进行执行，如果测试用例没有产生预期结果，基础程序将反馈信息返回给测试程序。测试程序根据这些反馈信息调整测试用例并重新执行，直到测试用例产生预期结果为止。
反馈式模糊测试方法主要包括以下步骤：
1.确定测试用例的输入域。
2.随机生成测试用例。
3.执行测试用例并获取