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测试用例综合评价模型的研究
作 者: 焦安涛
导 师: 姜瑛
学 校: 昆明理工大学
专 业: 计算机应用技术
关键词: 软件测试 测试用例 综合评价模型 影响因素 层次分析法
分类号: TP311.52
类 型: 硕士论文
年 份: 2009年
下 载: 37次
引 用: 1次
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内容摘要
随着计算机的普及和应用,使得人们对软件的依赖性越来越大,与此同时,有问题的软件给人们带来的危害也越来越严重,使得人们对软件质量越来越重视。软件测试是保证软件质量的重要技术手段,在软件生存期中占有非常重要的位置。根据Boehm的统计,软件开发总成本中,用在测试上的开销会占到30%到50%。因此,提高软件测试效率和降低测试代价都具有十分现实的意义。测试用例是整个软件测试的核心,好的测试用例可以尽量多地发现错误,甚至发现以前从来没有发现过的错误,从而提高测试的效率。测试数据是整个测试用例中最核心的部分,所以设计好的测试用例的关键是设计出好的测试数据,测试数据在整个软件测试的过程中起着非常关键的作用。而对测试用例进行综合评价将有助于人们在测试中选择好的用例,从而降低测试的成本。本文首先介绍了国内外对测试用例进行评价的研究现状,目前对测试用例的排序和选择主要使用覆盖率,用到的覆盖率包括:代码覆盖率、分支覆盖率、条件覆盖率;并且使用发现错误对测试用例进行排序和选择,同时还使用测试数据的运行时间对测试用例进行排序,但是并没有对这些因素进行综合考虑,从而形成一个整体的评价模型。针对当前存在的问题,本文提出了5个影响测试用例的因素:测试数据的复用次数、测试数据运行时间和接口大小的比值、测试用例的覆盖率、测试用例发现错误的严重程度、发现从来没有发现过的错误。首先,使用层次分析法计算影响测试用例因素的权值,确定出初步的测试用例的综合评价模型。然后,使用两两比较的方法和动态权值的方法确定5个评价因素在不同的条件下的值,通过实验,判断通过综合评价模型计算出的测试用例顺序和专家排序的相似度,评价此模型的优劣;通过相似度确定权值的大小,运用方差的思想,确定方差最小的值,从而确定最优解,得出5个评价因素的权值,最终得出一个可行的测试用例的综合评价模型。
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全文目录
摘要 3-4 Abstract 4-6 目录 6-9 第一章 绪论 9-17 1.1 软件质量 9-11 1.1.1 软件质量简介 9 1.1.2 如何提高软件质量 9-11 1.1.2.1 软件需求分析 9-10 1.1.2.2 概要设计 10 1.1.2.3 详细设计 10 1.1.2.4 编码 10-11 1.1.2.5 软件测试 11 1.2 软件测试 11-12 1.2.1 软件测试简介 11-12 1.2.2 软件测试的过程 12 1.3 测试用例 12-14 1.4 国内外研究现状 14-15 1.4.1 国外研究 14-15 1.4.2 国内研究 15 1.5 本文工作及章节安排 15-16 1.5.1 本文主要工作包括 15 1.5.2 本文章节安排 15-16 1.6 本章小结 16-17 第二章 相关技术 17-34 2.1 数学建模 17-19 2.1.1 对数学模型的要求 17-18 2.1.2 数学建模的方法 18 2.1.3 数学建模的一般步骤 18-19 2.1.3.1 形成问题 18 2.1.3.2 假设与简化 18-19 2.1.3.3 模型构成与求解 19 2.1.3.4 模型的检验与评价 19 2.1.3.5 模型的改进 19 2.2 多目标决策 19-23 2.2.1 多目标决策简介 19-20 2.2.2 多目标决策问题分类 20 2.2.3 多目标决策解决方法 20-21 2.2.4 多目标决策解决步骤 21-22 2.2.5 多目标决策的要素 22-23 2.3 决策问题的准备 23-25 2.3.1 决策矩阵 23-24 2.3.2 数据预处理 24-25 2.4 层次分析法 25-27 2.4.1 层次分析法介绍 25 2.4.2 两两比较法确定判断矩阵 25-26 2.4.3 一致性判断 26-27 2.4.4 归一化处理 27 2.5 确定权的常用方法 27-30 2.5.1 最小二乘法 28-29 2.5.2 本征向量法 29-30 2.6 程序复杂度的度量 30-32 2.6.1 代码行方法 31 2.6.2 McCabe方法 31 2.6.3 Halstead方法 31-32 2.7 均值和方差 32-33 2.8 本章小结 33-34 第三章 测试用例综合评价模型的假设、求解、检验和评价 34-49 3.1 模型的假设 34-36 3.1.1 影响测试用例的因素 34-35 3.1.2 测试用例综合评价模型的假设 35-36 3.2 模型的求解 36-38 3.2.1 权值的确定 36-38 3.2.1.1 建立层次分析模型 36-37 3.2.1.2 两两比较法确定判断矩阵 37 3.2.1.3 最大特征值和最大特征向量 37-38 3.2.1.4 一致性检验 38 3.2.1.5 归一化处理 38 3.3 变量的确定 38-42 3.3.1 x_1的确定 38-39 3.3.2 x_2的确定 39 3.3.3 x_3的确定 39-40 3.3.4 x_4的确定 40-41 3.3.5 x_5的确定 41-42 3.4 计算相似度 42-44 3.5 模型的评价 44-48 3.6 本章小结 48-49 第四章 模型的改进 49-61 4.1 权重值的确定 49-52 4.2 权重值方差的判断 52-54 4.3 实验对比 54-59 4.4 本章小结 59-61 第五章 总结与展望 61-62 5.1 总结 61 5.2 不足 61 5.3 展望 61-62 致谢 62-63 参考文献 63-66 附录A (攻读硕士学位期间发表的论文) 66
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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机软件 > 程序设计、软件工程 > 软件工程 > 软件开发
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