摘要
作者系统地研究了使用已有方法对二水平多因素系统(以下简称SM2)生成的两两组合覆盖的测试数据,针对已有方法对该具体问题效果并不理想的情况,利用组合分析方法,给出了一种新的SM2测试数据生成算法,与几种现有的方法相比,生成的测试数据具有数量少、效率高的优点.将其应用于Linux的一些源代码测试以及软件配置测试的测试方案设计,结果表明生成的测试数据具有较高的代码覆盖率和错误检测能力.
Pairwise testing is very practical and effective. Much research has been done in the test data generation algorithm. The authors first study pairwise testing data generated for SM2 (System with Many 2-level factors) with the existed methods, then present a new algorithm by combinatorial analysis to avoid the shortages that the existed methods are not good enough for SM2. This algorithm can generate the most effective test suite with smaller size. The authors use the result to test the Linux code and design the test plan for the software configuration testing. It shows the test data generated by the algorithm has high code coverage and fault detection ability.
出处
《计算机学报》
EI
CSCD
北大核心
2006年第6期841-848,共8页
Chinese Journal of Computers
基金
国家杰出青年科学基金(60425206)
国家自然科学基金(60403016
60373066)
江苏省自然科学基金(BK2005060)资助.
关键词
软件测试
测试数据
算法
组合覆盖
software testing
test data
algorithm
combinatorial cover