基于分类树的随机测试用例生成

计算机科学 ›› 2009, Vol. 36 ›› Issue (1): 263-266.

基于分类树的随机测试用例生成

出版日期:2018-11-16 发布日期:2018-11-16
基金资助:
本文受国家自然科学基金（No.60603036）和江苏省自然科学基金（BK2007139）资助.

Online:2018-11-16 Published:2018-11-16

摘要/Abstract

摘要： 随机测试（RT）已被用于在基于模型的测试中自动生成满足一定模型覆盖准则的测试用例集合。然而，完全随机的测试用例产生方法可能会导致大量冗余的测试用例。因此，在研究基于UML（Unified Modeling Language）活动图产生测试用例的基础上，提出了一种基于分类树的随机测试用例产生方法（CT-RT），运用分类树分析已运行测试用例的输入域，从而指导产生新的测试用例，并通过实验案例说明了对于UML活动图中的简单路径覆盖。该方法较之完全随机的方法大大减少了冗余测试用例的数量。

关键词: 随机测试自动生成测试用例分类树 UML活动图

Abstract: Random testing （RT） has been employed to automatically generate test cases for model-based testing, in which model coverage criteria are key techniques to evaluate test adequacy so as to control the random testing process. However, independent and complet

Key words: Random testing, Automatic test case generation,Classification tree, UML activity diagram

. 基于分类树的随机测试用例生成[J]. 计算机科学, 2009, 36(1): 263-266. https://doi.org/

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