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《基于遺傳算法的mc%2fdc測試數(shù)據(jù)自動(dòng)生成技術(shù)研究》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。
1、分類號：——UDC-．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．—．密級：編號：工學(xué)碩士學(xué)位論文基于遺傳算法的MC／DC測試數(shù)據(jù)自動(dòng)生成技術(shù)研究碩士研究生指導(dǎo)教師學(xué)位級別學(xué)科、專業(yè)所在單位論文提交日期論文答辯日期學(xué)位授予單位：高聽睿：孫堯教授：工學(xué)碩士：導(dǎo)航、制導(dǎo)與控制：自動(dòng)化學(xué)院：2011年1月6日：2011年3月4日：哈爾濱工程大學(xué)l。。—————————————。．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．一◆r，t皋ClassifiedIndex：U．D．C：ADissertationfortheD
2、egreeofM．Eng1帆v帆2吣0帆5叭m2啪6m2眥2帆ResearchofAutomaticGenerationTechnologyfOrMC／DCTestDataBasedonGeneticAlgorithmCandidate：GaoXinruiSupervisor：Prof．SunYaoAcademicDegreeAppliedfor：MasterofEngineeringSpecialty：NavigationGuidanceandControlDateofSubmission：January,201DateofOralExamination：March，
3、201University：HarbinEngineeringUniversity◆弋，t哈爾濱工程大學(xué)學(xué)位論文原創(chuàng)性聲明本人鄭重聲明：本論文的所有工作，是在導(dǎo)師的指導(dǎo)下，由作者本人獨(dú)立完成的。有關(guān)觀點(diǎn)、方法、數(shù)據(jù)和文獻(xiàn)的引用己在文中指出，并與參考文獻(xiàn)相對應(yīng)。除文中已注明引用的內(nèi)容外，本論文不包含任何其他個(gè)人或集體已經(jīng)公開發(fā)表的作品成果。對本文的研究做出重要貢獻(xiàn)的個(gè)人和集體，均已在文中以明確方式標(biāo)明。本人完全意識到本聲明的法律結(jié)果由本人承擔(dān)。作者c簽趴高聽各日期：加l1年≥月j日學(xué)位論文授權(quán)使用聲明本人完全了解學(xué)校保護(hù)知識產(chǎn)權(quán)的有關(guān)規(guī)定，即研究生在校攻讀學(xué)位期間論文工作
4、的知識產(chǎn)權(quán)屬于哈爾濱工程大學(xué)。哈爾濱工程大學(xué)有權(quán)保留并向國家有關(guān)部門或機(jī)構(gòu)送交論文的復(fù)印件。本人允許哈爾濱工程大學(xué)將論文的部分或全部內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行檢索，可采用影印、縮印或掃描等復(fù)制手段保存和匯編本學(xué)位論文，可以公布論文的全部內(nèi)容。同時(shí)本人保證畢業(yè)后結(jié)合學(xué)位論文研究課題再撰寫的論文一律注明作者第一署名單位為哈本論文(程大學(xué)。涉密學(xué)位論文待解密后適用本聲明。予學(xué)位后即可口在授予學(xué)位12個(gè)月后口解密后)由哈爾濱工程大學(xué)送交有關(guān)部門進(jìn)行保存、匯編等。作者(簽字)：焉9彳馨日期：>口l
5、年弓月歹日導(dǎo)師(簽字)：玄小≯勁f(年弓月廠日■●t-●-基于遺傳算法的MC／DC測試
6、數(shù)據(jù)自動(dòng)生成技術(shù)研究掂面捅要測試數(shù)據(jù)生成是軟件測試的重要內(nèi)容，隨著現(xiàn)代軟件系統(tǒng)日益復(fù)雜龐大，傳統(tǒng)的搜索技術(shù)難以有效地應(yīng)用于測試數(shù)據(jù)生成領(lǐng)域。遺傳算法在解決大空間、非線性等高復(fù)雜度問題時(shí)，顯示了獨(dú)特的優(yōu)勢。因此，研究遺傳算法與測試數(shù)據(jù)自動(dòng)生成相結(jié)合的技術(shù)具有重要意義。本文從測試數(shù)據(jù)自動(dòng)生成在實(shí)際工程領(lǐng)域的應(yīng)用出發(fā)，研究了遺傳算法和測試數(shù)據(jù)自動(dòng)生成的基本理論，深入分析了目前測試數(shù)據(jù)生成技術(shù)的覆蓋準(zhǔn)則和與之相適應(yīng)的遺傳算法適應(yīng)度函數(shù)的構(gòu)造中存在的局限性，重點(diǎn)以生成滿足MC／DC的測試數(shù)據(jù)為目標(biāo)，設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了基于遺傳算法的MC／DC測試數(shù)據(jù)自動(dòng)生成方法。首先，深入研究了測試數(shù)據(jù)自
7、動(dòng)生成技術(shù)的相關(guān)理論，重點(diǎn)闡述了面向結(jié)構(gòu)的測試數(shù)據(jù)自動(dòng)生成技術(shù)，研究了遺傳算法的基本原理和實(shí)施步驟，分析了應(yīng)用遺傳算法進(jìn)行測試數(shù)據(jù)自動(dòng)生成的可行性。其次，研究了基于遺傳算法的測試數(shù)據(jù)自動(dòng)生成工作流程，同時(shí)，詳細(xì)的分析了目前測試數(shù)據(jù)生成普遍使用的覆蓋準(zhǔn)則和與之相適應(yīng)的遺傳算法適應(yīng)度函數(shù)的構(gòu)造，深入分析了其中存在的不足，并對這兩個(gè)問題分別提出相應(yīng)的解決方案。然后，著重闡述了應(yīng)用遺傳算法進(jìn)行MC／DC測試數(shù)據(jù)自動(dòng)生成的具體實(shí)現(xiàn)。針對MC／DC測試數(shù)據(jù)的特殊性，研究了通過對代碼進(jìn)行靜態(tài)分析，獲取MC／DC測試用例預(yù)期結(jié)果集的方法，以此作為遺傳算法實(shí)際運(yùn)行的搜索目標(biāo)。根據(jù)實(shí)際情況
8、，確定了參數(shù)編碼方式。在適應(yīng)度函數(shù)的構(gòu)造上，結(jié)合鏈接法思想，以傳統(tǒng)適應(yīng)度函數(shù)為基礎(chǔ)，提出以獲取直接或者通過數(shù)據(jù)依賴間接影響問題節(jié)點(diǎn)遍歷的控制節(jié)點(diǎn)的方法來優(yōu)化接近水平適應(yīng)評價(jià)。接著，設(shè)計(jì)了選擇策略和交叉、變異方法，完成了基本遺傳操作。并綜合上述研究，給出了基于遺傳算法的MC／DC測試數(shù)據(jù)自動(dòng)生成框架。通過比較本文的研究成果與使用傳統(tǒng)適應(yīng)度函數(shù)的遺傳算法在基準(zhǔn)程序上的運(yùn)行結(jié)果，驗(yàn)證了本文算法的有效性及進(jìn)步性，同時(shí)討論了輸入域空間和搜索迭代次數(shù)對本文算法性能的影響。并將本文算法與其他搜索算法進(jìn)行對比，驗(yàn)證了本文算法性能的優(yōu)良。最后，將本文算法應(yīng)
