Automatische Generierung optimaler struktureller Testdaten für objekt-orientierte Software mittels multi-objektiver Metaheuristiken:
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| Veröffentlicht: |
Erlangen
Institut für Informatik
2007
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Inhaltsverzeichnis
Inhaltsverzeichnis ix
Abbildungsverzeichnis xiii
Tabellenverzeichnis xv
Quellcodeverzeichnis xvii
1 Einleitung 1
1.1 Motivation
1.2 Motivation
1.3 Zielsetzung dieser Arbeit. 3
1.4 Übersicht und Gliederung. 5
2 Einordnung und Abgrenzung 7
2.1 Softwareentwicklungsprozesse. 7
2.2 Analytische Qualitätssicherungsverfahren. 11
2.2.1 Klassifikation nach Phasen. 12
2.2.2 Klassifikation nach Technik. 15
2.3 Testautomatisierung. 18
2.3.1 Klassifikation. 18
2.3.2 Bestehende Ansätze und Abgrenzung. 20
3 Kontroll- und Datenflusstesten 31
3.1 Basisterminologie. 31
3.2 Kontrollflusskriterien. 42
3.2.1 Anweisungsüberdeckung. 43
3.2.2 Verzweigungsüberdeckung. 43
3.2.3 Pfadüberdeckung. 44
3.3 Bedingungsüberdeckungskriterien. 45
3.4 Datenflusskriterien. 49
3.4.1 Datenflussterminologie. 49
3.4.2 Datenflusskriterien nach Rapps/Weyuker . 56
3.4.3 Datenflusskriterien nach Ntafos. 60
3.4.4 Datenflusskriterien nach
3.4.5 Interprozeduraler Datenfluss nach Alexander/Offut. 65
3.4.6 Probleme beim Datenflusstesten und mögliche Lösungsansätze. 68
3.5 Subsumptionsrelation. 73
3.6 Mutationstesten/Mutationsanalyse. 76
3.6.1 Behandlung der Äquivalenz beim Mutationstesten . 78
Metaheuristische Such- und Optimierungsverfahren 81
4.1 Suche und Optimierung. 82
4.2
4.3 Hillclimbing. 86
4.4
4.5 Evolutionäre Verfahren. 89
4.5.1 Genetische Algorithmen. 90
4.5.2 Evolutionäre Strategien.106
4.5.3
4.5.4 Multi-objektive Optimierung.111
4.5.5 Weitere Varianten Evolutionärer Verfahren .115
Anwendung der Heuristiken zur Testgenerierung 121
5.1 Globale Optimierung.122
5.1.1 Dynamische Analyse.122
5.1.2 Instrumentierung für die Datenflussüberdeckung.125
5.1.3 Instrumentierung für die Bedingungsüberdeckung.145
5.1.4 Ausführung und Uberdeckungsbestimmung.151
5.1.5 Testfall-und Testdatenrepräsentation .163
5.1.6 Spezialisierung der Metaheuristiken.167
5.1.7 Erweiterung zur multikriteriellen Optimierung .175
5.1.8 Terminierang.177
5.2 Lokale Optimierung.180
5.2.1 Statische Analyse.181
5.2.2 Umsetzung der lokalen Optimierung.192
5.3 Automatische Testtreibergenerierung.195
Evaluierung der vorgestellten Methode 203
6.1 Vergleich verschiedener Optimierungsalgorithmen.205
6.2 Parametrisierung der Evolutionären Verfahren.214
6.3 Fehlererkennung verschiedener Überdeckungskriterien.216
6.3.1 Vergleich der Fehlerarten.219
6.3.2 Erweiterte Testfallmengen.222
Ausblick: Erweiterungs- und Hybridisierungsansätze 225
A
В
С
Literaturverzeichnis 269
Index 280 |
| adam_txt |
Inhaltsverzeichnis
Inhaltsverzeichnis ix
Abbildungsverzeichnis xiii
Tabellenverzeichnis xv
Quellcodeverzeichnis xvii
1 Einleitung 1
1.1 Motivation
1.2 Motivation
1.3 Zielsetzung dieser Arbeit. 3
1.4 Übersicht und Gliederung. 5
2 Einordnung und Abgrenzung 7
2.1 Softwareentwicklungsprozesse. 7
2.2 Analytische Qualitätssicherungsverfahren. 11
2.2.1 Klassifikation nach Phasen. 12
2.2.2 Klassifikation nach Technik. 15
2.3 Testautomatisierung. 18
2.3.1 Klassifikation. 18
2.3.2 Bestehende Ansätze und Abgrenzung. 20
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3.1 Basisterminologie. 31
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3.3 Bedingungsüberdeckungskriterien. 45
3.4 Datenflusskriterien. 49
3.4.1 Datenflussterminologie. 49
3.4.2 Datenflusskriterien nach Rapps/Weyuker . 56
3.4.3 Datenflusskriterien nach Ntafos. 60
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3.4.5 Interprozeduraler Datenfluss nach Alexander/Offut. 65
3.4.6 Probleme beim Datenflusstesten und mögliche Lösungsansätze. 68
3.5 Subsumptionsrelation. 73
3.6 Mutationstesten/Mutationsanalyse. 76
3.6.1 Behandlung der Äquivalenz beim Mutationstesten . 78
Metaheuristische Such- und Optimierungsverfahren 81
4.1 Suche und Optimierung. 82
4.2
4.3 Hillclimbing. 86
4.4
4.5 Evolutionäre Verfahren. 89
4.5.1 Genetische Algorithmen. 90
4.5.2 Evolutionäre Strategien.106
4.5.3
4.5.4 Multi-objektive Optimierung.111
4.5.5 Weitere Varianten Evolutionärer Verfahren .115
Anwendung der Heuristiken zur Testgenerierung 121
5.1 Globale Optimierung.122
5.1.1 Dynamische Analyse.122
5.1.2 Instrumentierung für die Datenflussüberdeckung.125
5.1.3 Instrumentierung für die Bedingungsüberdeckung.145
5.1.4 Ausführung und Uberdeckungsbestimmung.151
5.1.5 Testfall-und Testdatenrepräsentation .163
5.1.6 Spezialisierung der Metaheuristiken.167
5.1.7 Erweiterung zur multikriteriellen Optimierung .175
5.1.8 Terminierang.177
5.2 Lokale Optimierung.180
5.2.1 Statische Analyse.181
5.2.2 Umsetzung der lokalen Optimierung.192
5.3 Automatische Testtreibergenerierung.195
Evaluierung der vorgestellten Methode 203
6.1 Vergleich verschiedener Optimierungsalgorithmen.205
6.2 Parametrisierung der Evolutionären Verfahren.214
6.3 Fehlererkennung verschiedener Überdeckungskriterien.216
6.3.1 Vergleich der Fehlerarten.219
6.3.2 Erweiterte Testfallmengen.222
Ausblick: Erweiterungs- und Hybridisierungsansätze 225
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Literaturverzeichnis 269
Index 280 |
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