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基于約束的測(cè)試用例生成中可擴(kuò)展性問(wèn)題研究的任務(wù)書任務(wù)書1.研究背景與意義在軟件測(cè)試中,測(cè)試用例是評(píng)估軟件質(zhì)量的重要手段。測(cè)試用例一般由測(cè)試人員手動(dòng)編寫,但隨著軟件規(guī)模和復(fù)雜度的不斷增加,手動(dòng)編寫測(cè)試用例變得越來(lái)越困難和費(fèi)時(shí)。因此,自動(dòng)化生成測(cè)試用例變得越來(lái)越重要?;诩s束的測(cè)試用例生成是一種常見(jiàn)的自動(dòng)化測(cè)試用例生成方法,它利用數(shù)學(xué)模型和約束求解來(lái)自動(dòng)生成測(cè)試用例序列。該方法相對(duì)于遍歷測(cè)試的方式,可以減少測(cè)試用例的數(shù)量和測(cè)試時(shí)間,提高測(cè)試覆蓋率。然而,在實(shí)際應(yīng)用中,基于約束的測(cè)試用例生成方法面臨著可擴(kuò)展性問(wèn)題。由于測(cè)試用例數(shù)目不斷增加,該方法需要解決大規(guī)模復(fù)雜的約束求解問(wèn)題,因此需要一個(gè)高效的算法,并能在不同系統(tǒng)環(huán)境下進(jìn)行有效的擴(kuò)展。因此,研究基于約束的測(cè)試用例生成方法中的可擴(kuò)展性問(wèn)題,具有重要的研究?jī)r(jià)值和實(shí)踐意義。2.主要研究?jī)?nèi)容和方法本次研究主要圍繞基于約束的測(cè)試用例生成方法中可擴(kuò)展性問(wèn)題進(jìn)行研究,具體研究?jī)?nèi)容包括:(1)分析目前基于約束的測(cè)試用例生成方法的不足之處,依據(jù)不足之處提出優(yōu)化方案。(2)提出一種基于分布式計(jì)算的測(cè)試用例生成算法,能在多臺(tái)計(jì)算機(jī)上分別運(yùn)行測(cè)試用例生成的過(guò)程,并將生成的測(cè)試用例匯總進(jìn)行比較,最終得到最優(yōu)解。(3)研究基于約束的測(cè)試用例生成方法在并行計(jì)算環(huán)境下的加速優(yōu)化,并探究多機(jī)器節(jié)點(diǎn)的分配和負(fù)載均衡問(wèn)題,在保證測(cè)試用例生成結(jié)果正確的情況下,實(shí)現(xiàn)更高效的測(cè)試用例生成。(4)結(jié)合實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景,驗(yàn)證優(yōu)化方案的有效性和可行性。本次研究將采用實(shí)驗(yàn)室和云平臺(tái)并行環(huán)境為研究平臺(tái),主要研究方法包括:(1)系統(tǒng)性閱讀文獻(xiàn),了解近年來(lái)關(guān)于基于約束的測(cè)試用例生成在可擴(kuò)展性問(wèn)題上的研究進(jìn)展和存在的難題。(2)通過(guò)分析實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù),對(duì)比分析分布式和并行環(huán)境下的測(cè)試結(jié)果,分析測(cè)試用例生成的效率,找到算法的瓶頸并優(yōu)化算法。(3)通過(guò)構(gòu)建測(cè)試系統(tǒng),分別對(duì)比分布式和并行計(jì)算環(huán)境下的測(cè)試用例生成結(jié)果,驗(yàn)證算法的有效性和可行性。(4)對(duì)算法進(jìn)行分析和驗(yàn)證實(shí)驗(yàn),屬于理論實(shí)驗(yàn)和工程實(shí)驗(yàn)相結(jié)合的研究。3.預(yù)期成果及意義(1)通過(guò)分析基于約束的測(cè)試用例生成方法的不足之處和提出的優(yōu)化方案可以優(yōu)化測(cè)試用例的生成,從而達(dá)到更好的測(cè)試效果和更短的測(cè)試時(shí)間。(2)提出基于分布式計(jì)算的測(cè)試用例生成算法,能夠有效地提高測(cè)試用例的生成效率。(3)通過(guò)比較分布式和并行環(huán)境下的測(cè)試結(jié)果,找到算法的瓶頸并優(yōu)化算法,從而提高測(cè)試用例生成的效率和可擴(kuò)展性。(4)驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,算法在有效性和可行性上均取得了顯著進(jìn)展,對(duì)于在實(shí)際測(cè)試中應(yīng)用具有較高的指導(dǎo)意義。4.論文撰寫及其它本次研究將在論文撰寫和發(fā)表方面理論與實(shí)踐相結(jié)合,在理論層面建立了基于約束的測(cè)試用例生成方法的可擴(kuò)展性分析,同時(shí)進(jìn)行了工程實(shí)驗(yàn),為測(cè)試用例生成進(jìn)一步研究提供了新的思路和方向。參考文獻(xiàn):[1]PachónE.A.,RaimondiF.,&BaudryB.SMT-basedtestsuitegenerationusingacademicandindustrialbenchmarks.SoftwareTesting,VerificationandReliability,2020,30(5):e1741.[2]DuL.,XiongY.,YinJ.D.,&ChenB.Constraint-basedtestcasegenerationforcyber-physicalsystems.IEEETransactionsonIndustrialInformatics,2019,15(2):860-869.[3]DaiZ.,MaoX.,&LiM.Regressiontestingprioritizationbasedonrequirementsclusteringandconstraintoptimization.InformationandSoftwareTechnology,2019,110:1-14.[4]ZhangT.,LiangK.,XuJ.,WeiQ.,&XieT.Continuousdigitaltwinverificationwithconstrainedtestgeneration.IEEETransactionsonComputer-AidedDesignofIntegratedCircuitsandSystems,2020,39(1):330-343.[5]MaC.,FeriaC.G.,ChenL.,&LiuJ.Anintelligentapp
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