14、基于回归模型的软件测试用例行为特征分析

基于回归模型的软件测试用例行为特征分析

1. 引言

在软件测试领域，基于模型的测试（MBT）和图形用户界面（GUI）测试是重要的研究方向。本文将介绍一种新的MBT模型——预测回归模型，它能有效减少生成无效测试用例的可能性，提高测试效率。同时，还会探讨相关的背景知识、标准工作流程以及关键工具等内容。

2. 背景知识

2.1 基于模型的测试

2.1.1 状态和数据流模型

• 状态机模型 ：在测试的状态机模型中，测试人员构建状态机模型来模拟应用程序的运行状态。测试用例生成旨在满足状态机上定义的各种覆盖标准，例如转换或边的覆盖。然而，对于非平凡应用程序，自动构建状态机模型往往不可行，尽管有一些技术试图限制模型中需要捕获的状态和转换数量，但在复杂的事件驱动系统中，这些技术的效果可能不佳。
• 数据流模型 ：数据流模型通过跟踪程序中变量的踪迹来跟踪上下文。一个名为控制流图的模型详细描述了程序通过其可执行语句的流程，主要的上下文指标是变量的使用。但在实践中，可靠地构建程序图和生成满足这些标准的测试用例无法适应现代应用程序的复杂性。

2.1.2 事件流模型

为了解决状态和数据流方法的问题，Memon提出了用于GUI测试的事件流模型。在这个模型中，GUI图形模型的节点捕获行为的可能跟随关系。基于事件流模型，可以定义覆盖标准，如成对覆盖和序列长度覆盖。事件流模型不仅适用于GUI应用程序，还适用于更广泛的基于事件的应用程序。

Memon等人后来开发了一个名为Ripper