基于禁忌搜索的字符串型测试数据自动生成

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1、北京化工大学学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不含任何其他个人或集体己经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。作者签名：盘赶日期：丝堡：￡：壁关于论文使用授权的说明学位论文作者完全了解北京化工大学有关保留和使用学位论文的规定，即：研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属北京化工大学。学校有权保留并向国家有关部门或机构送

2、交论文的复印件和磁盘，允许学位论文被查阅和借阅；学校可以公布学位论文的全部或部分内容，可以允许采用影印、缩印或其它复制手段保存、汇编学位论文。保密论文注释：本学位论文属于保密范围，在一年解密后适用本授权书。非保密论文注释：本学位论文不属于保密范围，适用本授权书。作者签名：塑塑新虢一日期：幻日·j．堵学位论文数据集中图分类号TP311．5学科分类号520．40论文编号1001020130106密级公开学位授予单位代学位授予单位名码10010北京化工大学称作者姓名张晓迪学号2011210106获学位专业代获学位专业名称

3、控制工程085210码课题来源国家自然科学基金研究方向软件测试与软件可靠性论文题目基于禁忌搜索的字符串型测试数据自动生成关键词软件测试；禁忌搜索：字符串；测试数据生成论文答辩日期2013．5．25木论文类型基础研究学位论文亭z阅及答辩委员会情况姓名职称工作单位学科专长指导教师赵瑞莲教授北京化工大学软件测试与软件可靠性现代信号处理与嵌入式评阅人1王学伟教授北京化工大学信患处理技术评阅人2夏涛副教授北京化工大学计算机仿真系统评阅人3评阅人4评阅人5答辩委员会主席王晶教授北京化工大学先进过程控制现代信号处理与嵌入式信答辩

4、委员1王学伟教授北京化工大学患处理技术答辩委员2赵英教授北京化工大学分布式系统、网格计算答辩委员3夏涛副教授北京化工大学计算机仿真系统答辩委员4孙洪程高工北京化工大学过程控制工程答辩委员5注：—_———●=’——●询。一．论文类型：1．基础研究2．应用研究3．开发研究4．其它中图分类号在《中国图书资料分类法》查询。学科分类号在中华人民共和国国家标准(GB／T13745—9)《学科分类与代码》中查四．论文编号由单位代码和年份及学号的后四位组成。摘要基于禁忌搜索的字符串型测试数据自动生成随着软件规模的不断扩大，用户对软

5、件质量要求的提高，软件测试在整个软件开发过程中变得尤为重要。作为提高软件测试效率、降低测试成本的重要手段，测试数据自动生成技术受到软件工业界的广泛关注。目前，关于布尔型和整数型测试数据自动生成研究已经取得丰富的成果，但对于字符串型测试数据自动生成的相关研究仍较少。基于启发式搜索算法的测试数据自动生成，其核心是将测试数据生成问题转换为优化搜索问题。近年来，在启发式搜索算法的选择上大多数集中在遗传算法上。禁忌搜索算法是一种模拟人类思维过程的启发式搜索算法，是对局部搜索算法的一种扩展。探讨如何将禁忌搜索应用于字符串型测试

6、数据自动生成中具有一定讨论意义和实际应用价值。针对以上问题，本文提出了一种基于禁忌搜索的字符串型测试数据生成方法，该方法针对字符串数据的特点，设计了相应的4种邻域函数，将字符串编辑距离和字符距离相结合作为适应度函数；并编程实现了一个字符串测试数据生成原型系统。实验结果表明，基于禁忌搜索的字符串测试数据生成方法能够成功地实现字符串测试数据自动生成；并且在同等条件下，其测试生成效率相对于遗传算法有较大提高。关键词：软件测试；禁忌搜索；字符串；测试数据生成ABS硼鼬～CTAUTOM随LTICSTRINGTESTDATAG

7、ENERATIoNBASEDoNTABUSEARCHABSTRACTWiththegrowingsizeofsoftware，usersdemandincreasinglyhighonthesoftwarequality,softwaretestingisparticularlyimportantinthesoftwaredevelopmentprocess．Asanimportantmeansforsoftwaretestingtoimprovetestefficiencyandreducethetestcost

8、，softwareindustrymemberputattentiononautomatictestdatageneration．Atpresent，thestudiesonBooleanandintegertypetestdatagenerationhaveproducedrichresults，butthestudyonstringtestdatagen