基于失效聚集度改进自适应随机测试算法

来源：计算机应用杂志2016年第4期北京时间：

作者：侯韶凡, 于磊, 李志博, 李刚

单位：1. 信息工程大学, 郑州 450001;2. 数学工程与先进计算国家重点实验室(信息工程大学), 郑州 450001

摘要：对于现有的自适应随机测试(ART)算法针对点状失效模式普遍存在有效性和效率均比随机测试(RT)差的问题,提出一种基于失效聚集度的自适应随机测试(CLART)算法,对传统的ART——固定候选集(FSCS)、区域排除随机测试(RRT)等算法进行改进。首先,根据被测程序的输入域估计主失效聚集度,确定局部搜索区域;然后,在区域内使用传统ART算法生成若干测试用例(TC)进行测试;若未发现错误,重新选择局部区域生成TC;重复这一过程直至发现错误。仿真实验显示在点状失效模式和块状失效模式下CLART算法的有效性比FSCS算法提高约20%,效率比FSCS算法提高约60%。实验结果表明CLART算法利用多个局部区域依次搜索可以快速锁定引发失效输入分布密集高的失效区域,从而提高测试的有效性和效率。

关键词：软件测试,随机测试,自适应随机测试

基金资助：国家自然科学基金资助项目(61402525);郑州市普通科技攻关项目(141PPTGG383)。