导读:本文包含了面向对象的软件测试论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:面向对象软件,软件测试,测试用例,覆盖率
面向对象的软件测试论文文献综述
谢网根,陈锦富,葛宏河,张祖法,曾智锋[1]（2019）在《基于覆盖率的面向对象软件自适应随机测试方法》一文中研究指出针对现有面向对象软件(OOS)自适应随机测试中挑选测试用例的有效性及错误检测率不高的问题,提出了基于覆盖率的面向对象软件自适应随机测试方法.新方法在生成候选测试用例集时考虑了代码覆盖率信息,将语句覆盖率同测试用例差异性信息综合考虑来挑选将执行的测试用例,从而提高错误检测率.给出了覆盖率动态排序监测技术整体框架、预处理模块、程序插桩模块及排序模块;叙述了DTCGOOS-Cov算法.采用ID3Manage,RabbitAndFox,SATM,SchoolManagement,WaveletLibrary以及WindShieldWiper这6个被测类库,将新方法与传统自适应随机测试方法和纯随机测试方法进行了对比试验.结果表明:基于覆盖率的OOS自适应随机测试方法在F_m和E_m这2项指标上要优于其他2种方法.(本文来源于《江苏大学学报(自然科学版)》期刊2019年03期）
黄少芬[2]（2019）在《以RRT技术为例的面向对象软件测试方法探究》一文中研究指出软件测试是软件技术人员为了保证软件的开发质量,对软件进行的一系列测试,而面向对象软件测试就是通过将其应用在软件工程中,促进软件的维护、设计和开发。笔者针对现有的软件测试技术进行研究,以RRT技术为例,对其在计算机软件测试的中的实践情况进行探讨。(本文来源于《信息与电脑(理论版)》期刊2019年07期）
周敏敏[3]（2019）在《ART中内存选择技术及在面向对象软件测试中的应用研究》一文中研究指出随着面向对象编程OOP(Object-Oriented Programming)技术的快速发展,面向对象软件OOS(Object-Oriented Software)应运而生,其可靠性和质量问题一直倍受用户的关注。随机测试RT(Random Testing)作为一种常用的软件测试方法,其测试效果并不是十分理想。基于此,T Y Chen等人在改进RT的基础上提出了自适应随机测试ART(Adaptive Random Testing),其研究结论表明ART相比于RT具有更好的缺陷检测效果。ART的核心原理是:在测试执行过程中,需使得测试用例在整个输入域上达到尽可能均匀的分布。ART执行时一般会生成两个集合:已执行测试用例集和候选测试用例集,采用特定的距离度量机制计算候选测试用例集到已执行测试用例集的距离,再从候选集中挑出距离已执行测试用例集最远的测试用例以生成后续测试用例,并将测试执行后未引发程序失效的测试用例添加到已执行测试用例集中。由此可知,已执行测试用例集将伴随测试执行不断膨胀,进而导致测试开销的增加及缺陷检测效果的降低等问题。为解决测试用例池伴随测试执行不断膨胀所引发的问题,本文聚焦于研究ART中基于k均值聚类的OOS测试方法,以提高ART中内存选择技术即k均值聚类技术在OOS测试中的测试效果。本研究中提出了一种ART中基于k均值聚类的OOS测试方法以及一种ART中k均值聚类的最佳聚类数k值的确定方法,并分别展开实验分析论证,实验结果表明本文所提方法在OOS测试方面具有较好的可行性和缺陷检测有效性。同时,本研究中设计并实现了一个kOOSTT(k-means clustering Object Oriented Software Testing Tool)测试原型系统作为本研究的实验平台。本文主要完成的工作阐述如下:1.在掌握基于ART的OOS测试的基本理论和相关技术的基础上,本研究关注到测试用例距离度量机制在基于ART的OOS测试中的重要作用,在充分分析OO测试用例自身特点的情况下,本研究着重考虑了OO测试用例的方法序列中方法调用顺序信息对于OO测试用例距离度量的影响,并基于此认知提出了一种基于IWT(Improved Wavelet Transform)的OOS测试用例距离度量机制。本研究通过将所提度量机制应用在ART中基于k均值聚类的OOS测试中,继而提出一种新的OOS测试算法即IWTClustering-ART(ART with Clustering based on Improved Wavelet Transform)算法,该算法运用基于IWT的OOS测试用例距离度量公式计算测试用例之间的距离,用于指导后续测试用例的挑选,使得挑选出的后续测试用例在缺陷检测过程中发挥较好的测试效果。本研究将所提IWTClustering-ART方法的缺陷检测效果与现有的WClustering-ART(ART with Clustering based on Wavelet Transform)、OMISS-ART(ART with Object and Method Invocation Sequence Similarity)、ARTOO(Adaptive Random Testing for Object-Oriented Software)以及RT-ms(RT with method sequence)方法进行实验对比,实验结果显示本文所提ART中基于k均值聚类的OOS测试方法IWTClustering-ART具有最好的缺陷检测效果。2.提出ART中k均值聚类的最优聚类个数k值的确定方法,并进行实验对比分析验证。本研究提出一种基于实验过程的最优k值确定方法,该方法包含一个基于实验过程确定最优k值的求解模型以及一个适用于ART中k均值聚类的最优k值确定算法即kValue算法,该算法针对具体的被测类库为测试方法IWTClustering-ART的聚类过程确定最佳的聚类个数k。最后,本研究基于所提的最优k值求解模型和最优k值生成算法kValue进行大量实验分析,实验结果论证了所提ART中k均值聚类的最优聚类个数k值确定方法具有可行性和有效性,实验结果显示使用所提方法确定出的k值能够进一步提高ART中基于k均值聚类的OOS测试的方法的缺陷检测效果且对后续的研究具有一定的指导意义。3.设计并实现了一个测试原型系统kOOSTT。该系统的主要功能模块包括类图录入模块、参数分析模块、k值确定模块、测试执行模块以及结果分析模块等。kOOSTT系统为本研究所提方法提供了实验平台,且其中部分功能模块已经能够达到较高的自动化程度,本研究基于该系统验证了本文所提方法在OOS自适应随机测试中的有效性。(本文来源于《江苏大学》期刊2019-04-01）
陈锦富,奚家祥,于敏杰,黄如兵,包骐豪[4]（2019）在《一种基于RRT技术的面向对象软件测试方法》一文中研究指出针对目前面向对象软件的测试方法较少且效率不高的问题,提出将基于ART(adaptive ran-dom testing)思想的限制性随机测试RRT(restricted random testing)应用到面向对象程序中的方法.分析了面向对象软件测试用例的结构,提出了测试用例包含动态部分和静态部分.确定测试用例之间的距离为动态部分和静态部分的距离和,并分别给出了这2个距离的计算公式.设计了基于RRT的测试原型系统,该原型系统主要的功能模块有类图录入模块、测试用例距离度量模块、基于RRT测试用例生成模块、结果分析模块.通过试验对比了文中方法与随机测试方法.结果表明,文中提出面向对象的RRT方法在发现第1个程序错误的测试中比随机测试方法减少了约50%的测试用例数量,且在发现测试用例的质量上也几乎与随机测试相同.文中提出的测试用例度量机制能够有效地对面向对象软件中的测试用例进行区分,基于RRT的测试原型系统也能自动化地生成测试用例并自动测试从而大大提高了面向对象软件测试的效率.(本文来源于《江苏大学学报(自然科学版)》期刊2019年01期）
陈双,徐望[5]（2017）在《面向对象软件的测试用例自动再生成方法》一文中研究指出现有测试用例自动生成研究中,通常假定无测试用例可供参考,直接由被测软件的源代码或需求规格说明生成满足测试充分性要求的测试用例。论文提出一种基于序列模式挖掘技术的面向对象软件测试用例自动再生成方法,通过挖掘测试用例库获取常用的方法调用子序列作为序列模式,并以所得序列模式为基础构建新的测试用例。实验结果表明采用该方法能够生成有效且可读性良好的测试用例。(本文来源于《舰船电子工程》期刊2017年12期）
赵丽辉[6]（2017）在《面向对象软件测试技术及应用实践》一文中研究指出为确保软件质量,技术人员会在软件使用周期内,不断对其进行测试。而面向对象软件测试,是一种新型软件测试技术,将其应用到软件工程之中,为软件维护、设计以及开发带来了极大的便利。本文将对面向对象软件测试技术与该技术应用实践方式展开全面论述,旨在提升该项技术运用水平,促进国内软件测试技术的发展。(本文来源于《电子技术与软件工程》期刊2017年14期）
朱莉莉[7]（2017）在《面向对象软件测试中高效自适应随机测试算法研究》一文中研究指出随着面向对象编程OOP(Object Oriented Programming)技术的快速发展,OOP已成为当前主流编程技术之一,并被广泛应用于设计和开发面向对象软件OOS(Object Oriented Software,)。面向对象语言的继承性,封装性和多态性等特性,在提高了软件的可重用性,可扩展性和互操作性的同时也增加了测试OOS的难度。研究人员提出了多种测试方法来测试OO,其中随机测试RT(Random Testing)由于其简单性和易用性而被广泛应用。为了提高RT的故障检测能力,TY Chen等人提出自适应随机测试ART(Adaptive Random Testing)。将ART应用于OOS时,需要合适的计算OOS测试用例之间差异性的距离度量标准。Ciupa等人提出用于测试单个类的面向对象自适应随机测试方法ARTOO(Adaptive Random Testing for Object-Oriented software),其使用的距离度量标准用于计算两个对象之间的距离。Lin等人在ARTOO的基础上,提出一种基于多样化的自适应随机测试方法DO-ART(Divergence-Oriented approach to Adaptive Random Testing)用于处理多维的测试。Chen等人提出对象和方法序列相似性度量OMISS(Object and Method Invocation Sequence Similarity),用于计算包含一个对象集合和一个方法调用序列的测试用例之间的距离,并实现了一个测试方法OMISS-ART。实验表明,ARTOO,DO-ART和OMISS-ART的故障检测效率都高于RT,但是时间开销也远高于RT。为了降低这叁个算法的时间开销,本文提出将所有已执行测试用例信息保存成一个整体,并将候选用例与已执行测试用例集合间的一对多的计算,转变为一对一的计算,从而降低算法的时间开销。本文的主要工作如下:1.提出OMISS-ARTsum算法。OMISS-ARTsum算法是使用改进的OMISS度量,并采用max-sum标准的固定候选集自适应随机测试FSCS-ART(Fixed-Sized-Candidate-Set ART)的一个实现版本。OMISS-ARTsum算法在从候选测试用例集合中挑选下一个待执行测试用例时,计算每个候选用例与已执行测试用例集合的总距离,并且与传统的基于max-sum的FSCS-ART算法不同,OMISS-ARTsum不是计算每个已执行测试用例和候选用例的距离再求和得到总距离,而是采用将所有已执行测试用例的信息保存成一个整体,一次计算出已执行测试用例集合与候选用例之间的距离。因此,与OMISS-ART算法相比,OMISS-ARTsum算法具有更低的时间开销。2.提出ARTOOsum和DO-ARTsum算法。ARTOOsum和DO-ARTsum是基于改进的ARTOO度量,并采用max-sum选择标准的FSCS-ART算法的两个实现版本。其中,ARTOOsum用于处理单个类的单方法测试,即其测试用例包含一个对象和一个方法。而DO-ARTsum的测试用例可以包含一个对象和多个方法。ARTOOsum和DO-ARTsum都采用将所有已执行测试用例信息保存成一个整体,然后只利用改进的ARTOO度量公式一次计算出一个候选用例和已执行测试用例集合之间的距离,然后挑选候选用例中到已执行测试用例集合距离最远的那个作为下一个待执行测试用例。因此,ARTOOsum和DO-ARTsum算法都具有接近线性的时间复杂度。3.设计并实现了一个测试原型系统,用于自动化测试本文提出的算法,并验证其有效性和效率。系统包括类图录入模块、测试用例池生成模块、测试驱动模块、算法执行模块和结果统计与分析模块等。(本文来源于《江苏大学》期刊2017-04-01）
葛宏河[8]（2017）在《基于覆盖率的ART方法及其在面向对象软件测试中的应用》一文中研究指出随着信息化程度的不断增强,越来越多的软件采用面向对象编程技术研发,这类软件称之为面向对象软件,其质量问题一直是人们最为关注的热点问题。然而,由于面向对象软件的叁大固有特征,使得软件测试面临着前所未有的挑战。在众多的测试方法中,基于随机测试的测试方法应用最为广泛,但是效率以及效果不是很理想,所以近年来有学者对随机测试方法进行了改进,提出了自适应随机测试方法,并且取得了较好的测试效果。软件中的失效区域通常是连续发生的,Chen T Y教授根据这一现象对随机测试方法进行了改进,提出自适应随机测试方法。自适应随机测试方法执行时,通常会产生已执行测试用例集和候选测试用例集两个集合,从候选测试用例集当中挑选出距离所有已执行测试用例最远的测试用例作为下一个可执行用例,如果没有引发程序失效,则将其加入到已执行测试用例集。为了增加所挑选测试用例的有效性,论文决定引入覆盖率信息,将语句覆盖率同距离信息综合考虑来挑选测试用例,从而提高错误检测率。本文针对以上问题分别提出了基于覆盖率的面向对象软件动态测试用例生成方法和基于覆盖率的自适应随机测试方法,并分别进行了实验分析,从而证明了这两种方法的可行性,同时设计并实现了一个测试原型系统。本文主要完成工作阐述如下:1.提出了基于覆盖率的面向对象软件动态测试用例生成方法。在该方法中阐明了覆盖率动态排序监测技术,并且详细分析了该技术的叁大组成模块,分别为预处理模块、程序插桩模块以及排序模块,其中程序插桩模块中定义了叁类插桩规则,用于监测测试用例在执行过程中的四类覆盖率信息。在四类覆盖率信息中,选择其中的语句覆盖率信息应用到面向对象软件动态测试用例生成技术中,使得生成的测试用例能够拥有较高的语句覆盖率信息,从而提高检错效率。2.提出了基于覆盖率的自适应随机测试方法。在该方法中阐明了利用基于覆盖率的面向对象软件动态测试用例生成方法生成候选测试用例集,定义权重之和的公式为Weight=Distance+Coverage,即先计算候选测试用例集中的每个测试用例与所有已执行的测试用例的距离之和并进行归一化处理,再依据候选测试用例集中每个测试用例的语句覆盖率信息,通过该公式计算得到Weight值,Weight值最大的即为下一个执行测试用例。另外还说明了面向对象软件测试的实现方法,其中包括测试流程、实现的相关算法以及测试结果的自动化分析。3.设计并实现了一个测试原型系统(ARTCovPS)。其中包含了类图录入模块、参数配置模块、DTCG-COV执行模块、测试驱动模块、FSCS-COV算法执行模块以及结果统计模块,ARTCovPS系统完成了整个测试流程,具有较好的可行性。(本文来源于《江苏大学》期刊2017-04-01）
于敏杰[9]（2017）在《改进的限制性随机测试算法及其在面向对象软件测试中的应用》一文中研究指出软件测试作为一种保证软件质量的有效方法,在软件开发过程中不可缺少。随着市场对软件产品的需求日益增多,软件产品的开发技术也越来越多,其中面向对象技术因为在重用性及扩展性等方面具有独特的优势,使得其成为应用最广的软件开发技术之一。但同时面向对象技术具有的特性也给软件开发带来了很多新的问题,对软件测试的影响最为明显。当前,面向对象软件测试方法中常用的是随机测试(Random Testing,RT)。实验证明,RT减少了挑选测试用例时的时间开销,降低了软件开发的成本,但是RT的有效性并不好。为了提高RT检测错误的有效性,T.Y.Chen等人提出了改进后的RT方法即自适应随机测试(Adaptive Random Testing,ART)方法。ART算法有多种实现方案,其中基于限制性区域的自适应性随机测试(Restricted Random Testing,RRT)算法是一种常用的ART实现方案。RRT在所有已执行测试用例周围生成一个排斥区域,下一个测试用例在所有排斥区域之外选取。实验证明RRT算法的有效性优于RT算法,但是RRT算法挑选测试用例的时间开销过大,这意味着在使用RRT进行软件测试时要花费过多的时间,不利于软件开发商节省人力物力,所以提高RRT算法的时间效率很有必要。本文针对上述问题提出了RRTtp算法,同时为了验证RRTtp的有效性和正确性,论文对两种算法做了大量的实验对比分析;并将两种算法应用到了面向对象程序的测试。论文的主要工作阐述如下:1.针对RRT在挑选测试用例时的时间开销过大的缺点,提出了一种改进的RRTtp算法。RRTtp的主要思想是在所有已执行测试用例周围生成排斥区域和可选区域,然后将所有可选区域进行比较挑出其中最大的一个,下一个测试用例就在该最大区域中随机生成。在进行最大可选区域的挑选时,首先对所有已执行测试用例进行排序,得到两个测试用例间可选区域的大小;然后对比所有的可选区域并挑出最大的一个;在每次比较时都需要记录并更新最大可选区域的起始点和终点,以便在最大区域随机生成下一个测试用例。2.实现了RRT和RRTtp算法在面向对象中的应用。在测试数值型程序时,测试用例间的距离即为数值上的差异,但是将两种算法应用到面向对象程序测试时,无法直接计算测试用例之间的距离。基于这个问题论文首先给出了本文所使用的测试用例间的距离表现形式;然后对测试用例的结构进行了研究分析;将测试用例的距离定义动态距离和静态距离之和,并分别给出了具体的动态部分和静态部分的距离计算公式,从而结合RRT和RRTtp算法实现了测试用例间的距离计算及其在面向对象软件测试中的应用。3.设计并实现了基于RRT和RRTtp算法的测试原型系统。该系统根据RRT和RRTtp在数值型程序和面向对象程序之间的应用,分别设计了数值型程序测试模块和非数值型程序测试模块。其中数值型程序模块主要包括算法执行和结果分析两大模块;非数值型程序测试模块包括类图录入、测试用例距离度量、算法执行和结果分析模块等。(本文来源于《江苏大学》期刊2017-04-01）
雷邦兰[10]（2017）在《面向对象软件测试技术研究》一文中研究指出在软件开发的过程中,测试阶段是保证其质量的重要环节,尤其是面向对象软件的开发。随着理念的更新,相关技术的发展,面向对象软件测试技术经历着不断的变革和发展。在理论基础下,结合实际,探究了面向对象技术特点对于测试的影响,分析了测试方法与层次结构,提出了面向对象软件的测试注意点,希望研究工作为相关技术的发展与应用提供帮助。(本文来源于《现代职业教育》期刊2017年03期）
面向对象的软件测试论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
软件测试是软件技术人员为了保证软件的开发质量,对软件进行的一系列测试,而面向对象软件测试就是通过将其应用在软件工程中,促进软件的维护、设计和开发。笔者针对现有的软件测试技术进行研究,以RRT技术为例,对其在计算机软件测试的中的实践情况进行探讨。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
面向对象的软件测试论文参考文献
[1].谢网根,陈锦富,葛宏河,张祖法,曾智锋.基于覆盖率的面向对象软件自适应随机测试方法[J].江苏大学学报(自然科学版).2019
[2].黄少芬.以RRT技术为例的面向对象软件测试方法探究[J].信息与电脑(理论版).2019
[3].周敏敏.ART中内存选择技术及在面向对象软件测试中的应用研究[D].江苏大学.2019
[4].陈锦富,奚家祥,于敏杰,黄如兵,包骐豪.一种基于RRT技术的面向对象软件测试方法[J].江苏大学学报(自然科学版).2019
[5].陈双,徐望.面向对象软件的测试用例自动再生成方法[J].舰船电子工程.2017
[6].赵丽辉.面向对象软件测试技术及应用实践[J].电子技术与软件工程.2017
[7].朱莉莉.面向对象软件测试中高效自适应随机测试算法研究[D].江苏大学.2017
[8].葛宏河.基于覆盖率的ART方法及其在面向对象软件测试中的应用[D].江苏大学.2017
[9].于敏杰.改进的限制性随机测试算法及其在面向对象软件测试中的应用[D].江苏大学.2017
[10].雷邦兰.面向对象软件测试技术研究[J].现代职业教育.2017