【摘 要】
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基于模型的GUI测试方法(MBGT)可自动化生成测试用例,提高测试效率。大多数MBGT方法的模型都是固定不变的,测试过程中,相应的GUI模型只能以既定不变的角度模拟和考察GUI,在MBG
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基于模型的GUI测试方法(MBGT)可自动化生成测试用例,提高测试效率。大多数MBGT方法的模型都是固定不变的,测试过程中,相应的GUI模型只能以既定不变的角度模拟和考察GUI,在MBGT中引入多级形态模型MMM(multilevel morphology model)可以实现从不同的形态角度考察系统,并在测试资源的接受范围内,可控地扩大模型所考察的上下文范围,从而提高错误检测效力。但多级形态模型只能整体扩展到高阶,无法有效地区分测试的重点内容,且扩展后的高级模型测试用例长、数量众多,结合变异测试时,无法完全排除等价、无效变异体,极大地影响了测试效率。对此,提出一种可进行局部扩展的多级形态模型分割方法以及相应的测试用例生成策略,该方法通过对GUI事件的分类,实现对基础模型的分割与化简,并根据分割后的模型特点,采用广度优先搜索(BFS)与中国邮递员问题(CPP)求解算法生成测试用例。在变异测试中,根据分割后的模型边界划定变异算子的执行范围,通过优化的变异体选择策略,完全排除等价、无效变异体。该方法使GUI模型的表达更为清晰直观,在有效区分测试重点的同时,缩短了测试用例长度,减少了测试用例数量,极大地提高了多级形态模型在GUI测试中的灵活性与测试效率,避免了变异测试中不必要的资源损耗。实验证明,分割后的多级形态模型具有与未分割模型基本等同的错误检测效力,并显著提高了测试效率,避免了测试资源损耗,随着模型级数的提高,模型分割对测试效率的提升就越大。
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