基于变量影响分析与数据变异的回归测试用例生成
故障修复后，程序员还需验证那些与修复故障相关的区域是否还存在故障或者引入了新的故障，这时有可能需要补充新的测试用例。现有研究大多依赖符号执行等技术，这样可能导致状态空间过大。且现有的研究统一地来考虑程序中控制流相关的故障和数据流相关的故障，但程序中控制流相关的故障与数据流相关的故障存在区别。由于程序运行时的行为与变量密切相关，并且在人工程序调试时程序员经常会关注变量的状态变化。因此该文提出了一种基于变量影响分析和数据变异的回归测试用例方法，通过分析程序中动态执行的变量状态的变化，提炼出了一种变量行为模型，该模型描述了变量自身的状态变化和变量间的依赖关系。利用变量行为模型来找到影响故障的语句集合，基于该语句集合并利用数据变异的方法可以有针对性地补充测试用例。经过实验验证，基于变量影响分析和数据变异的回归测试用例方法，在针对数据流相关的故障修复情况进行验证时效果明显，且要优于随机测试用例生成方法和基于路径覆盖的测试用例生成方法。
故障修复、影响分析、变量、数据变异、回归测试
39
TP311(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金61502011，61370051，61402016;北京市教委科技计划KM201610009007;北京市大学生科研训练计划深化项目XN003-16;北方工业大学科研启动基金项目、北方工业大学开放实验项目资助．
2016-11-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共16页
2372-2387
