基于粗糙集與證據(jù)理論的測(cè)試用例集優(yōu)化研究.pdf

1、在信息技術(shù)飛速發(fā)展的今天，計(jì)算機(jī)技術(shù)已經(jīng)滲透到各行各業(yè)，成為人們工作生活中不可或缺的技術(shù)手段，所以人們對(duì)軟件系統(tǒng)需求的規(guī)模和復(fù)雜度也是日益擴(kuò)大和提升。由于上述原因，軟件故障帶來(lái)的損失亦是越來(lái)越大，導(dǎo)致軟件成本以及軟件垃圾相應(yīng)的增大，故而對(duì)軟件測(cè)試來(lái)保障軟件質(zhì)量更加的緊迫。
　　 軟件測(cè)試是保障軟件質(zhì)量的一個(gè)至關(guān)重要的方法，近年來(lái)得到了計(jì)算機(jī)學(xué)術(shù)界、軟件工程師以及軟件行業(yè)的普遍重視。軟件測(cè)試貫穿軟件開(kāi)發(fā)整個(gè)生命周期，從需求分析到最

2、后的運(yùn)行維護(hù)，實(shí)際上軟件測(cè)試占據(jù)軟件開(kāi)發(fā)工作量的60％以上。從上述可以看出，軟件測(cè)試作為保障軟件質(zhì)量的一個(gè)重要方法，要想降低軟件開(kāi)發(fā)的成本，那么降低軟件測(cè)試成本則是一個(gè)有效且可行的途徑。
　　 粗糙集作為一種新的處理不確定問(wèn)題的理論，是數(shù)據(jù)挖掘的有效方法之一。近年來(lái)，粗糙集在數(shù)據(jù)挖掘、人工智能、模式識(shí)別等領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。它的重要特點(diǎn)是不需要任何知識(shí)，只利用數(shù)據(jù)本身提供的信息，保持知識(shí)的分類(lèi)能力不變的前提下，通過(guò)知識(shí)約簡(jiǎn)，導(dǎo)

3、出分類(lèi)規(guī)則，提供決策依據(jù)，揭示事物潛在的規(guī)律。
　　 證據(jù)理論是在20世紀(jì)60年代由數(shù)學(xué)家A.P.Dempster利用上下限概率來(lái)解決多值映射問(wèn)題時(shí)，并發(fā)表了一系列相關(guān)論文后標(biāo)志著其正式誕生。此后，A.P.Dempster的學(xué)生對(duì)D-S理論作了進(jìn)一步的研究，并推動(dòng)其發(fā)展，形成了一整套基于“證據(jù)”與“組合”的處理不確定推理的理論體系，取得了豐富的成果。
　　 粗糙集理論與證據(jù)理論都是處理不精確、不確定信息的有力工具。證據(jù)理

4、論的合成規(guī)則本身有基本概率分配主觀性以及焦元爆炸等的不足，而粗糙集理論的不需要先驗(yàn)知識(shí)以及有著豐富的約簡(jiǎn)算法，兩種理論的相互關(guān)系，可以較好的解決證據(jù)理論合成規(guī)則的不足，有力的提高了合成算法的適應(yīng)性及效果。
　　 本文的主要工作是有以下幾個(gè)方面：
　　 第一：本文系統(tǒng)的分析了國(guó)內(nèi)外測(cè)試用例約簡(jiǎn)的研究現(xiàn)狀，分析了粗糙集理論和證據(jù)理論的特點(diǎn)以及相互對(duì)應(yīng)關(guān)系模型。
　　 第二：針對(duì)現(xiàn)有測(cè)試用例約簡(jiǎn)算法的一些不足，根據(jù)粗糙