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题名基于Markov决策过程用交叉熵方法优化软件测试
被引量：11
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作者
张德平
聂长海
徐宝文
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机构
东南大学计算机科学与工程学院
南京航空航天大学理学院
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出处
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2008年第10期2770-2779,共10页
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基金
国家自然科学基金
国家教育部博士点基金
+2 种基金
江苏省自然科学基金
东南大学优秀青年教师教学科研资助
武汉大学软件工程重点实验室开放基金~~
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文摘
研究了待测软件某些参数已知的条件下,以最小化平均测试费用为目标的软件测试优化问题.将软件测试过程处理成马尔可夫(Markov)决策过程,给出了软件测试的马尔可夫决策模型,运用交叉熵方法,通过一种学习策略获得软件测试的最优测试剖面,用于优化软件测试.模拟结果表明,学习策略给出的测试剖面要优于随机测试策略,检测和排除相同数目的软件缺陷,学习策略比随机测试能够显著地减少测试用例数,降低测试成本,提高缺陷检测效率.
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关键词
软件测试
马尔可夫决策过程
交叉熵方法
最优测试剖面
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Keywords
software testing
Markov decision process
cross-entropy method
optimal testing profile
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分类号
TP311
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名基于马尔科夫决策过程的软件测试仿真与计算
被引量：4
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作者
秦强
胡昌振
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机构
北京理工大学计算机学院
北京理工大学软件学院
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出处
《数值计算与计算机应用》
CSCD
2014年第2期92-102,共11页
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基金
国家部委基础研究资助项目(A2120110006)
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文摘
提出了一个改进的马尔科夫决策过程的软件测试模型,应用交叉熵方法计算求解改进后的测试模型下的软件测试优化策略,得到最优测试剖面,使得平均测试费用最小.并对采用随机软件测试策略,原始的MDP模型软件测试策略和改进后的MDP模型软件测试策略的软件测试过程进了仿真.仿真结果表明,改进后的软件测试策略不仅能够大大降低期望测试费用,而且也减少了测试用例的使用数量,提高了软件测试的效率和有效性.
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关键词
软件测试
最优测试剖面
交叉熵
马尔科夫决策过程
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Keywords
software testing
optimal testing profile
cross-entropy
Markov decision process
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分类号
TP311.53
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名基于蚁群算法优化软件测试策略
被引量：2
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作者
查日军
张德平
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机构
东南大学计算机科学与工程学院
南京航空航天大学计算机科学与技术学院
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出处
《计算机应用与软件》
CSCD
2011年第12期151-155,共5页
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文摘
提高软件测试的缺陷检测能力,有效降低测试成本是软件测试优化研究中的关键问题。基于软件测试的Markov决策模型,以降低软件测试成本,提高测试的缺陷检测能力为目标,运用蚁群算法给出一种优化测试剖面的学习策略,将所得到的最优测试剖面用于优化软件测试。实验结果表明运用蚁群算法的学习策略要远优于随机测试策略,能显著降低测试成本和提高缺陷检测能力,是软件测试优化启发式方法的一个重要补充。
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关键词
软件测试
MARKOV决策过程
蚁群算法
最优测试剖面
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Keywords
Software testing Markov decision process Ant colony algorithm Optimal testing profile
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分类号
TP301
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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