基于約束的測試用例生成中可擴(kuò)展性問題研究的任務(wù)書

基于約束的測試用例生成中可擴(kuò)展性問題研究的任務(wù)書任務(wù)書1.研究背景與意義在軟件測試中，測試用例是評估軟件質(zhì)量的重要手段。測試用例一般由測試人員手動(dòng)編寫，但隨著軟件規(guī)模和復(fù)雜度的不斷增加，手動(dòng)編寫測試用例變得越來越困難和費(fèi)時(shí)。因此，自動(dòng)化生成測試用例變得越來越重要。基于約束的測試用例生成是一種常見的自動(dòng)化測試用例生成方法，它利用數(shù)學(xué)模型和約束求解來自動(dòng)生成測試用例序列。該方法相對于遍歷測試的方式，可以減少測試用例的數(shù)量和測試時(shí)間，提高測試覆蓋率。然而，在實(shí)際應(yīng)用中，基于約束的測試用例生成方法面臨著可擴(kuò)展性問題。由于測試用例數(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，研究基于約束的測試用例生成方法中的可擴(kuò)展性問題，具有重要的研究價(jià)值和實(shí)踐意義。2.主要研究內(nèi)容和方法本次研究主要圍繞基于約束的測試用例生成方法中可擴(kuò)展性問題進(jìn)行研究，具體研究內(nèi)容包括：（1）分析目前基于約束的測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)算的測試用例生成算法，能在多臺(tái)計(jì)算機(jī)上分別運(yùn)行測試用例生成的過程，并將生成的測試用例匯總進(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)載均衡問題，在保證測試用例生成結(jié)果正確的情況下，實(shí)現(xiàn)更高效的測試用例生成。（4）結(jié)合實(shí)際應(yīng)用場景，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)，了解近年來關(guān)于基于約束的測試用例生成在可擴(kuò)展性問題上的研究進(jìn)展和存在的難題。（2）通過分析實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，對比分析分布式和并行環(huán)境下的測試結(jié)果，分析測試用例生成的效率，找到算法的瓶頸并優(yōu)化算法。（3）通過構(gòu)建測試系統(tǒng)，分別對比分布式和并行計(jì)算環(huán)境下的測試用例生成結(jié)果，驗(yàn)證算法的有效性和可行性。（4）對算法進(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）通過分析基于約束的測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)化測試用例的生成，從而達(dá)到更好的測試效果和更短的測試時(shí)間。（2）提出基于分布式計(jì)算的測試用例生成算法，能夠有效地提高測試用例的生成效率。（3）通過比較分布式和并行環(huán)境下的測試結(jié)果，找到算法的瓶頸并優(yōu)化算法，從而提高測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，對于在實(shí)際測試中應(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