基于约束优化的实时软件压力测试用例生成方法分析

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时间:2019-01-31

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1、万方数据基于约束优化的实时软件压力测试用例生成方法研究中文摘要基于约束优化的实时软件压力测试用例生成方法研究中文摘要在交通、医疗等安全攸关领域,实时软件性能的优劣直接关系到财产乃至生命安全,对其进行性能分析至关重要。压力测试是一种性能测试方法,通过迫使软件处于极端情况发现性能瓶颈。在极端情况下,软件更容易暴露出性能问题,因此采用压力测试分析实时软件的性能,以保障它的质量。由于实时软件具有结构庞大复杂、处理器多核化、外部事件触发任务的时间不可预测等特点,软件完成阶段的压力测试方法很难适用。而且,一旦发现因设计不合理造成的性能问题,将会产生严重的经济损

2、失。为了解决软件完成阶段压力测试存在的问题,本文采用基于约束优化的压力测试方法,并选择优化程序语言(OptimizationProgrammingLanguage,OPL)建立优化模型,主要工作如下:(1)针对实时软件的任务调度截止时间属性,首先将任务调度描述为约束优化问题;然后根据描述,采用整型和调度两种方式建立OPL模型,并从模型效率、不同的任务到达模式和多目标函数3个方面对其改进与分析;最后利用优化工具CPLEX求解,生成压力测试用例。实验表明,稀疏数据情况下改进后的模型(调度方式中的优先抢占情况除外)提高了求解效率;多目标优化较之单目标可以

3、更准确地求得任务的极端情况。(2)针对OPL模型改进过程中会引入错误的问题,提出一种测试框架,将改进前的声明式模型作为预期模型,测试改进后的模型,建立预期模型时,为了保障其正确,提高测试有效性,该框架引入了模型驱动思想和统一建模语言中的类图概念,能够将可视化的类图(或对应的代码)转化为预期模型;为了提高测试的效率,提出基于优先权的约束不一致生成算法和测试用例生成算法;鉴于测试成本和时间的约束,应用约束覆盖准则使得模型能够得到充分测试。该方法可以更加高效、系统地检测错误,提高了模型的质量。关键词:约束优化;OPL模型;压力测试用例;实时软件;OPL模

4、型测试作者:张红美指导老师:张广泉I万方数据AbstractResearchonStressTestCaseGenerationofReal-timeSoftwareUsingConstraintOptimizationResearchonStressTestCaseGenerationofReal-timeSoftwareUsingConstraintOptimizationAbstractTheperformanceofreal-timesoftwarehasagreateffectonpropertyandhuman'ssafetydirec

5、tly,especiallyinsafetycriticaldomainssuchastransportation,andmedicalcare.Thusitisvitaltoanalyzetheperformanceofthereal-timesoftware.Stresstestisakindofperformancetestmethod,whichsubjectsthesystemtotheextremesituationandhelpsusfindthebottlenecksofperformance.Itcanassurethequali

6、tyofreal-timesoftwarebyanalyzingitsperformance,becausetheperformanceproblemsaremoreeasilycheckedintheextremecases.However,itisdifficultforstresstestperformedafterthecompletionofsoftwaretoanalyzetheperformanceofreal-timesoftware,especiallyintermofitscharacteristicssuchascomplex

7、structure,multi-coreprocessor,andunpredictabletimeofexternaleventstriggeringtasks.Besides,inthisway,itmayresultinagreatlossoncetheperformanceproblemsarecausedbyunreasonablesoftwaredesign.Todealwiththeproblemsinthestresstestperformedafterthecompletionofsoftware,weapplythestress

8、testbasedonconstraintoptimizationandbuildtheoptimizationmodel

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