并行多任務(wù)自動(dòng)測(cè)試系統(tǒng)分層化建模及其關(guān)鍵技術(shù)研究的開(kāi)題報(bào)告

并行多任務(wù)自動(dòng)測(cè)試系統(tǒng)分層化建模及其關(guān)鍵技術(shù)研究的開(kāi)題報(bào)告開(kāi)題報(bào)告一、選題背景在軟件開(kāi)發(fā)過(guò)程中，自動(dòng)化測(cè)試是提高軟件質(zhì)量的重要手段之一，自動(dòng)化測(cè)試的特點(diǎn)是能夠大幅度減少測(cè)試用例的運(yùn)行時(shí)間和工作量，這在大規(guī)模軟件開(kāi)發(fā)中尤其重要。同時(shí)，并行測(cè)試又是提高測(cè)試效率的重要途徑。因此，并行多任務(wù)自動(dòng)測(cè)試系統(tǒng)成為了當(dāng)下越來(lái)越受歡迎的自動(dòng)化測(cè)試方式。然而，隨著軟件應(yīng)用場(chǎng)景的不斷擴(kuò)大，測(cè)試環(huán)境的復(fù)雜度和要求也隨之提高，如何在并行多任務(wù)測(cè)試中確保測(cè)試效率和測(cè)試質(zhì)量成為了一個(gè)亟待解決的問(wèn)題。二、課題意義為了應(yīng)對(duì)復(fù)雜的測(cè)試需求，對(duì)自動(dòng)化測(cè)試系統(tǒng)進(jìn)行分層化建模是一種有效的解決方式，其中各層次之間關(guān)鍵的技術(shù)措施也需不斷探索和完善。本次課題將重點(diǎn)研究并行多任務(wù)自動(dòng)測(cè)試系統(tǒng)的分層化建模及其關(guān)鍵技術(shù)研究，以期達(dá)到以下目標(biāo)：1.探究各個(gè)測(cè)試層之間的關(guān)系，構(gòu)建一種模塊化的測(cè)試系統(tǒng)，從而提高測(cè)試系統(tǒng)的可維護(hù)性和可擴(kuò)展性。2.研究如何將并行多任務(wù)測(cè)試應(yīng)用到測(cè)試系統(tǒng)中，以提升測(cè)試效率。3.研究如何在并行多任務(wù)測(cè)試中保證測(cè)試質(zhì)量，尤其是在規(guī)?；瘻y(cè)試場(chǎng)景下，以及如何進(jìn)行故障處理，保證測(cè)試的完整性。三、研究?jī)?nèi)容本次課題的主要研究?jī)?nèi)容包括：1.對(duì)并行多任務(wù)自動(dòng)測(cè)試系統(tǒng)進(jìn)行分層化建模，明確各個(gè)模塊的功能和職能，探究模塊之間的關(guān)系。2.設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)并行多任務(wù)測(cè)試框架，探究并行多任務(wù)測(cè)試中的關(guān)鍵技術(shù)，如任務(wù)分配、負(fù)載均衡等。3.研究如何在并行多任務(wù)測(cè)試中進(jìn)行故障處理和結(jié)果分析，提高測(cè)試質(zhì)量。四、研究方法和實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)本次課題主要采用實(shí)驗(yàn)研究的方法，通過(guò)設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證課題研究的理論和方法的可行性和有效性。具體包括以下步驟：1.對(duì)測(cè)試系統(tǒng)進(jìn)行分層化設(shè)計(jì)，明確各個(gè)模塊的職能和需求。2.設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)并行多任務(wù)測(cè)試框架，探究并行多任務(wù)測(cè)試中的關(guān)鍵技術(shù)。3.設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)相應(yīng)的故障處理和結(jié)果分析模塊，提高測(cè)試質(zhì)量。4.進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，通過(guò)對(duì)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的分析，評(píng)估設(shè)計(jì)方案的效果和可行性。五、預(yù)期成果本次課題的預(yù)期成果如下：1.建立一種分層化的測(cè)試系統(tǒng)架構(gòu)，測(cè)試系統(tǒng)的各個(gè)模塊之間具有明確的功能和職能，提高測(cè)試系統(tǒng)的可維護(hù)性和可擴(kuò)展性。2.設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)并行多任務(wù)測(cè)試框架，提高測(cè)試效率。3.設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)相應(yīng)的故障處理和結(jié)果分析模塊，提高測(cè)試質(zhì)量。4.通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，評(píng)估設(shè)計(jì)方案的效果和可行性。六、進(jìn)度安排課題進(jìn)度安排如下：第1~2個(gè)月：文獻(xiàn)調(diào)研、課題研究?jī)?nèi)容的詳細(xì)闡述以及指定導(dǎo)師。第3~4個(gè)月：對(duì)測(cè)試系統(tǒng)進(jìn)行分層化設(shè)計(jì)，明確各個(gè)模塊的職能和需求。第5~6個(gè)月：設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)并行多任務(wù)測(cè)試框架，探究并行多任務(wù)測(cè)試中的關(guān)鍵技術(shù)。第7~8個(gè)月：設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)相應(yīng)的故障處理和結(jié)果分析模塊，提高測(cè)試質(zhì)量。第9~10個(gè)月：進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，數(shù)據(jù)分析。第11~12個(gè)月：撰寫論文，準(zhǔn)備答辯資料。七、參考文獻(xiàn)1.Chen,D.,Han,Y.,Li,C.,Guo,W.,&Li,X.(2021).Researchandimplementationofparalleltestplatformbasedoncontainer.JournalofIntelligent&FuzzySystems,41(1),579-593.2.Wang,L.,Liu,Y.,&Bai,Y.(2020).AmultithreadedtestingframeworkbasedonMapReduce.JournalofAmbientIntelligenceandHumanizedComputing,11(2),893-904.3.Li,J.,Zhang,B.,Ma,J.,Li,X.,Xu,C.,&Li,Y.(2020).Performancepredictionofparalleltestsbasedonartificialneuralnetwork.JournalofAmbientIntelligenceandHumanizedComputing,11(3),1143-1154.4.Wang,X.,Qin,Z.,&Huang,M.(2020).Alightweightandefficientparalleltestframew