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基于语句重要度的变异测试对象选择方法

更新时间：2019-12-24 15:48:08 大小：1M 上传用户：zhiyao6查看TA发布的资源 标签：变异测试 下载积分：1分 评价赚积分 （如何评价?） 打赏 收藏 评论(0) 举报

资料介绍

本文基于语句重要度,提出一种新的变异测试对象选择方法,以减少变异体的数量.首先,给出反映变异测试对象重要性的3个因素;然后,基于这些因素的重要性,建立评价所选测试对象重要性的指标;最后,基于这些指标的值,选出重要度高的语句作为变异测试对象.将所提方法应用于8个基准和工业程序的变异测试,实验结果表明,所提方法在维持很高变异测试充分度的同时,显著提高了变异测试的效率.


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基于语句重要度的变异测试对象选择方法.pdf 1M

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6
Vol． 45 No． 6  
Jun． 2017  
第
期
电
子
学
报
2017  
6
ACTA ELECTRONICA SINICA  
年
月
基于语句重要度的变异测试对象选择方法  
1，2  
1
3
， ，  
巩敦卫 秦 备 田 甜  
( 1．  
，
中国矿业大学信息与电气工程学院 江苏徐州  
221116; 2．  
，
兰州理工大学电气工程与信息工程学院 甘肃兰州  
730050;  
3．  
，
山东建筑大学计算机科学与技术学院 山东济南  
250101)  
:
， ， ． ，  
本文基于语句重要度 提出一种新的变异测试对象选择方法 以减少变异体的数量 首先 给出反映变  
摘
要
3 ; ， ， ; ，  
异测试对象重要性的 个因素 然后 基于这些因素的重要性 建立评价所选测试对象重要性的指标 最后 基于这些  
， ． 8 ，  
指标的值 选出重要度高的语句作为变异测试对象 将所提方法应用于 个基准和工业程序的变异测试 实验结果表  
， ，  
明 所提方法在维持很高变异测试充分度的同时 显著提高了变异测试的效率  
．
:
;
;
;
;
关键词  
中图分类号  
URL: http: / /www． ejournal． org． cn  
软件测试 变异测试 变异体约简 测试对象选择 重要语句  
TP311 0372-2112 ( 2017) 06-1518-05  
DOI: 10． 3969 /j． issn． 0372-2112． 2017． 06． 034  
:
:
A
:
文章编号  
文献标识码  
电子学报  
Selecting Objects to be Mutated Based on Statement Importance  
1，2  
1
3
GONG Dun-wei ，QIN Bei ，TIAN Tian  
( 1． College of Information and Electrical Engineering，China University of Mining and Technology，Xuzhou，Jiangsu 221116，China;  
2． College of Electrical and Information Engineering，Lanzhou University of Technology，Lanzhou，Gansu 730050，China;  
3． College of Computer Science and Technology，Shandong Jianzhu University，Jinan，Shandong 250101，China)  
Abstract: Based on the importance of the statement，a novel method of selecting mutation object is proposed so as to  
reduce mutants． In this method，three factors that reflect the importance of an object are given，and then an index system of e-  
valuating the importance of an object is established based on the importance of these factors． Finally，statements with high  
importance are selected as the objects to be mutated according to the values of these indexes． The proposed method is applied  
to test eight benchmark or industrial programs，and the experimental results suggest that the proposed method significantly  
improves the efficiency of mutation testing with high mutation sufficiency．  
Key words: software testing; mutation testing; mutant reduction; test object selection; important statement  
． ，  
众多的变异体 为了杀死这些变异体 必须采用充分的  
1
引言  
， ，  
测试用例 反复执行原程序和变异体 降低了变异测试  
［1 ～ 3］  
，
变异  
软件测试是保证软件可靠性的重要手段  
，
的效率 从而限制了变异测试的应用范围  
．
，
测试是一种面向缺陷的软件测试方法 能够有效的评  
本文提出基于语句重要度的变异测试对象选择方  
［4］  
．
价和改进测试用例的质量  
变异测试通过向原程序  
， ，  
法 与以往方法不同 通过分析原程序中语句的成分及  
， ．  
中人为的植入缺陷 以模拟实际的软件缺陷 每个缺陷  
，
其之间的关系 选择部分变异测试对象实施变异操作  
，
， ．  
副本 称为一个变异体 设计测试集以尽可能多的揭示  
，
减少需要杀死的变异体 从而提高变异测试的效率  
．
，
植入的缺陷 如果测试用例能够从结果上区分原程序  
2
相关工作  
， ，  
和某一变异体 那么 称该变异体被杀死  
．
，
作为一种测试技术 变异分析能够真实的反映实  
Zhang  
Gopinath  
，
等生成所有的变异体之后 通过  
和
［5］  
．
，
但是 实际软件通常包含规模庞  
际软件的各种缺陷  
， ，  
随机方法 仅选择一定比例的变异体 用于执行变异测  
、 ， ，  
大的代码行 复杂的语句 以及各种变量 显著增加了可  
［6，7］  
，
试 此即抽样变异测试  
．
，
变异的位置和可实施的变异算子类型 从而产生为数  
，
我们基于弱变异测试准则 通过分析由变异前后  
: 2015-10-24;  
: 2016-04-23;  
:
责任编辑 梅志强  
收稿日期  
修回日期  
:
基金项目 国家  
973  
( No． 2014CB046306-2) ;  
( No． 61375067; No． 61503220)  
国家自然科学基金  
重点基础研究发展计划  
1519  
6
:
巩敦卫 基于语句重要度的变异测试对象选择方法  
第
期
，
语句形成的变异分支之间的占优关系 约简被占优的  
o，  
对于变异测试对象 记该对象包含的关键变量个  
，
变异分支 仅对非被占优变异分支对应的变异体实施  
( o) ， ，  
那么 该变异测试对象关于包含关键变量个  
数为 β  
［8］  
．
( o) ．  
变异测试  
数的重要度为 β  
Kinits  
，
等根据控制流图中节点之间的控制关系 生  
，
最后 考虑变异测试对象包含的其它变量依赖的  
［9］  
，
成二阶变异体 以减少变异体的数量  
．
． ， ， 2  
变量个数 所谓依赖 具体而言 对于程序的 个变量  
u
Delamaro  
v， v u， ， v  
如果在对 的赋值时利用了 那么 称 依赖于  
等提出一种基于增长模型的变异算子选  
和
， ，  
择方法 不断增加变异算子数量 直到生成的测试用例  
u．  
，u = x + 1，v = u － 4．  
比如  
，
能够杀死所有的变异体为止 从而得到一个完备的变  
，
对于一个变异测试对象 如果该对象包含的变量  
［10］  
．
异算子集  
， ， ，  
有很多其它变量依赖它 那么 对该对象的变异 必然影  
4 ，  
我们曾提出了评价语句覆盖难度的 个指标 并给  
， ， ，  
响其它变量所在的语句 因此 有理由认为 该对象的变  
，
出了这些指标的计算方法 以选择最容易覆盖的语句  
．
异对程序的执行影响大  
，
作为目标语句 从而提高了语句覆盖测试数据生成的  
o，  
对于变异测试对象 记该对象中包含的变量为  
［11］  
．
效率  
v ，v ，…，v ，  
依赖  
m
v ，i = 1，2，…，m  
i
( v ) ，  
的变量个数为γ  
i
1
2
Ghiduk  
，
等研究语句覆盖测试时 考察语句之间的  
，
那么 该变异测试对象关于变量依赖个数的重要度为  
m
，
占优关系 以非被占优作为语句重要程度的衡量依据  
，
( o) =  
( v ) ．  
γ
i
Υ
∑
，
并选择非被占优的语句作为目标语句 减少了需要覆  
i = 1  
［12］  
3． 2  
变异测试对象重要度评价  
．
盖语句的数量  
O = { o ，o ，…，o } ，  
该集合  
n
记变异测试对象集为  
，
上述变异体的约简方法 有的是在变异操作之后  
1
2
n ， ，  
包含 个变异测试对象 在这些测试对象中 有的是重  
，
删除部分变异体 有的是在变异操作之前选择部分变  
， ．  
要的 有的对程序的执行没有太大影响 我们期望从  
O
， ．  
异算子 从而生成较少的变异体 已有工作用于测试对  
O'， n'  
该子集包含 个最重要的变异测  
中选择一个子集  
， ， ，  
象重要程度的衡量 但是 在变异测试方面 基于测试对  
o' ，o' ，…，o' ，n' n．  
≤ 对于每一被选择的对象  
n'  
试对象  
．
象重要度的工作还很少且不深入  
1
2
o' ，i = 1，2，…，n'， 3  
计算该对象关于上述 个因素的重  
i
3
变异测试对象选择办法  
，
要度 记为  
I( o' ) ， ， O' :  
那么 所选子集 的重要度为  
i
n'  
， 3  
首先 给出反映变异测试对象重要性的 个因素  
:
I( O') =  
I( o' )  
i
( 1)  
∑
， ，  
然后 基于这些因素的重要性 建立评价变异测试对象  
i = 1  
I( o' ) ， 3 ．  
考虑上述 个因素及其重要度 我们  
i
为了计算  
; ，  
重要性的指标 最后 提出一种变异测试对象选择办法  
．
， 3 ，  
知道 在上述 个因素中 变异测试对象所在语句的类  
3． 1  
反映变异测试对象重要性的因素  
， ，  
型是最重要的 包含关键变量的个数次之 再次是包含  
，
总体上讲 反映变异测试对象重要性的因素主要  
． ， ，  
的其它变量依赖的变量个数 鉴于此 针对上述因素 给  
3
体现在如下 个方面  
: ( 1)  
变异测试对象所在语句的类  
( 3)  
变
，
出反映它们重要性的权重 分别为  
w ，w ，w ，w  
3
w
≥ ≥  
2
; ( 2)  
;
型
变异测试对象包含关键变量的个数 以及  
1
2
1
w
0，w + w + w = 1， ，  
那么  
2
≥
．
异测试对象包含的其它变量依赖的变量个数  
3
1
3
I( o' ) = w ( o' ) + w ( o' ) + w ( o' )  
Υ
3
( 2)  
α
β
， ．  
首先 考虑变异测试对象所在语句的类型 一般的  
，
i
1
i
i
2
i
i
3． 3  
变异测试对象选择  
， ， ，  
一个程序中 条件语句的影响最大 循环语句次之 影响  
， O  
首先 从变异测试对象集 中随机选择一个子集  
． ，  
最小的是空语句 鉴于此 采用变异测试对象所在语句  
O'， ; ， O  
并计算该子集的重要度 然后 从 中选取一定数  
，
的类型反映测试对象的重要性 是非常必要的  
．
， O' ．  
量的变异测试对象 替换掉 中相同数量的对象 如果  
o， { ，  
记变异测试对象为 语句类型集为 表达式语句  
， ，  
替换后子集的重要度大于原来的子集 那么 更新该子  
， ， ， ，  
条件语句 循环语句 函数调用语句 复合语句 空语  
; ， O ．  
集 最后 将选取的变异测试对象从 中删除 重复上  
} ．  
o i ， ，  
如果 位于第 种语句类型中 那么 该变异测试  
句
， O ．  
述过程 直到 中不包含任何变异测试对象为止 此  
( o) ．  
对象关于语句类型的重要度为 α  
i
，
时 得到的子集即为具有很大重要度的变异测试对象  
， ．  
然后 考虑变异测试对象包含关键变量的个数 鉴  
．
集 选择算法的步骤如下  
:
， ，  
于条件或循环语句在程序中的重要性 因此 能够影响  
1: ，  
步骤 设置算法的参数取值 包括  
: O  
O'  
和 分别包  
．
条件或循环语句的走向的变量称为关键变量 包含关  
n
m、 O  
和 每次从 中选取的对  
， ，  
键变量越多 那么 该对象的变异对程序的执行影响越  
含的变异测试对象的个数  
k;  
象个数  
． ，  
大 因此 通过包含关键变量的个数反映对象的重要度  
，
．
2:  
O m ，  
中随机选择 个对象 形成初始的变  
是十分合理的  
步骤  
从

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