1、隨著計(jì)算機(jī)應(yīng)用的普及和軟件產(chǎn)業(yè)的飛速發(fā)展，人們對(duì)于提高軟件質(zhì)量的要求也越來(lái)越迫切。軟件測(cè)試作為保證軟件質(zhì)量的重要的手段之一，是軟件項(xiàng)目順利實(shí)施不可缺少的環(huán)節(jié)，且通常會(huì)耗費(fèi)高達(dá)50％以上的開(kāi)發(fā)成本。研究自動(dòng)化測(cè)試技術(shù)來(lái)輔助人工測(cè)試，可以大大節(jié)省測(cè)試資源、提高測(cè)試效率、拓展測(cè)試人員的能力，并顯著降低軟件開(kāi)發(fā)成本。 演化測(cè)試作為一種十分有前景的自動(dòng)化測(cè)試技術(shù)，將測(cè)試用例的生成過(guò)程轉(zhuǎn)化為一個(gè)利用遺傳算法進(jìn)行數(shù)值優(yōu)化的問(wèn)題，以較小的開(kāi)銷(xiāo)獲

2、得高質(zhì)量的測(cè)試用例。近年來(lái)，越來(lái)越多的學(xué)者開(kāi)始關(guān)注于演化測(cè)試的研究，并取得了一些成果，使演化測(cè)試在功能測(cè)試、結(jié)構(gòu)測(cè)試、性能測(cè)試等領(lǐng)域均得以成功地應(yīng)用。 本文從演化測(cè)試的不同應(yīng)用領(lǐng)域出發(fā)，對(duì)結(jié)構(gòu)化演化測(cè)試技術(shù)以及面向?qū)ο笱莼瘻y(cè)試技術(shù)，進(jìn)行了深入的研究。論文的主要工作包括：(1)研究并實(shí)現(xiàn)了結(jié)構(gòu)化測(cè)試中面向路徑覆蓋的演化測(cè)試技術(shù)，以快速、自動(dòng)化地生成滿(mǎn)足測(cè)試目標(biāo)的測(cè)試用例。(2)通過(guò)大量的實(shí)驗(yàn)，考察了該方法的性能，并結(jié)合已有研究成果

3、給出演化測(cè)試適應(yīng)值函數(shù)和相關(guān)參數(shù)的最佳經(jīng)驗(yàn)配置。(3)研究了基于錯(cuò)誤潛伏狀態(tài)的演化測(cè)試技術(shù)，自動(dòng)化地獲得消息序列，使得系統(tǒng)完成從初始狀態(tài)到目標(biāo)錯(cuò)誤潛伏狀態(tài)的轉(zhuǎn)化。 論文主要取得以下成果： ●提出了面向路徑覆蓋的演化測(cè)試方法以及若干種適應(yīng)值函數(shù)的構(gòu)造算法，生成測(cè)試用例以覆蓋指定的路徑。實(shí)驗(yàn)表明，本文所提出的方法可以快速且自動(dòng)化地生成滿(mǎn)足測(cè)試目標(biāo)的測(cè)試用例，其效率明顯優(yōu)于隨機(jī)測(cè)試和人工測(cè)試，并且可以很好地克服靜態(tài)分析技術(shù)中的

4、多種局限性。 ●在已有研究基礎(chǔ)上，通過(guò)本文進(jìn)一步的實(shí)驗(yàn)，給出了一些面向路徑覆蓋演化測(cè)試中對(duì)于適應(yīng)值函數(shù)選取與相關(guān)演化參數(shù)配置的建議。有助于提高演化測(cè)試的效率，也為進(jìn)一步研究提供了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。 ●在狀態(tài)變遷序列覆蓋的基礎(chǔ)上，提出了基于錯(cuò)誤潛伏狀態(tài)的演化測(cè)試方法，并給出相應(yīng)的編碼/解碼規(guī)則和適應(yīng)值函數(shù)的構(gòu)造方法。實(shí)驗(yàn)表明基于錯(cuò)誤潛伏狀態(tài)的演化測(cè)試技術(shù)能夠高效地獲得若干消息序列，以觸發(fā)待測(cè)系統(tǒng)從初始狀態(tài)演變至錯(cuò)誤潛伏狀態(tài)，并有