[发明专利]基于组合测试的错误定位方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种基于组合测试的错误定位方法，属于软件测试的错误定位领域。

背景技术

软件系统可能会受到它的参数间相互作用的影响。这些相互作用需要进行测试，以保证软件的质量。但对于有n个参数的待测系统，由于参数值的组合很多，我们不可能去覆盖所有可能的n元组参数值的组合。组合测试则是在测试成本和组合覆盖度之间的一个折衷方法。例如，2维组合测试要求覆盖所有的2元组合，在n元组合中则不是。

在错误检测后，错误定位在软件质量保证中起到了一个重要的作用，它也需要去协助软件调试。在交互错误定位阶段，基于从组合测试用例的执行中获取的信息，需要定位导致故障的那些参数值得特定组合。然而，基于组合测试的交互错误定位技术很少被研究。因此，需要进行研究来协助组合测试更广泛的应用。

目前，人们关于组合测试的研究主要集中在组合覆盖测试用例的生成方面。Cohen与Dalal等提出了一种基于两两组合覆盖的测试数据启发式生成方法，所产生的测试数据可以根据测试要求实现对系统参数的两两组合覆盖，或者多个参数的组合覆盖。但这种方法无法保证所产生的测试用例最优。Lei和Tai提出一种基于参数顺序的渐进扩充的两两组合覆盖测试数据生成方法，在某些方面具有比较好的特性，同时，这种方法也有很大不足之处。作为启发式方法的一种重要补充，Kobayashi和Tsuchiya等提出了一种代数方法用于生成两两组合覆盖的测试数据，在某些情况下其效果要比启发式方法好。

Zeller提出了Delta Debugging方法，是一种能自动缩小程序的成功运行过程和失败运行过程之间区别的技术。在实现层面，它采用分治思想，把软件配置(测试输入、源程序等)变动的集合进行划分，然后分别进行测试，结果可以为通过、失败和无解。然后递归地把导致失败配置的集合并入结果为通过配置的集合。通过逐渐减小两个集合之间的差异，最终确认成功配置和失败配置差别的一个最小子集。

徐宝文等人首先假定“若某个模式是错误模式，则任意包含该模式的其它模式也将引发相同的错误”。在此前提条件下，他们通过分析执行失败的测试用例，生成一批与之类似的附加测试用例，并通过执行附加测试用例，逐步缩小故障模式集合M的范围，直到错误被精确地定位。

发明内容

本发明的目的是提出一种基于组合测试的错误定位方法，该方法结合了apriori算法，该算法能不断扫描故障模式集，找出出现频率最高的一个几个故障模式，最终达到软件测试中错误定位的定全率和准确率的目标。

本发明的技术解决方案是：

一种基于组合测试的错误定位方法，

S1、获取可执行的待测系统以及测试用例集；

S2、运行测试用例，划分通过和失败的测试用例集，保留失败测试用例集用来定位故障；

S3、生成失败附加测试用例集T_fail'；

S4、合并所有失败测试用例的集合为T_f；

S5、利用apriori算法找到T_f中的频繁项目集；

S6、故障定位结果的度量使用定全率和定准率两个指标，计算可以故障模式集合中的定全率和定准率，判断是否达到100％：

如果“是”，转步骤S7；如果否，则跳转步骤S3；

S7、频繁项目集即为错误定位的结果，结束。

进一步地，步骤S1具体为：

S11、获取待测系统SUT；

S12、待测系统SUT有n个参数f₁,f₂,...,f_n，形成集合F＝{f₁,f₂,...,f_n}，形成该因素的取值集合V_i＝{1,2,...,a_i}；

S13、获取测试用例集，记为T；

S14、对T中的测试用例进行编号，按序编为test₁,test₂,...,test_i,...,test_n，其中test_i＝{v₁,v₂,...,v_n}(v₁∈V₁,v₂∈V₂,...,v_n∈V_n)表示测试用例集T中的第i条测试用例，n为测试用例的总条数。