基于失效聚集度的自適應隨機測試算法
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標簽：自適應(18661)
對于現有的自適應隨機測試（ART）算法針對點狀失效模式普遍存在有效性和效率均比隨機測試（RT）差的問題，提出一種基于失效聚集度的自適應隨機測試（ CLART）算法，對傳統的ART-固定候選集（FSCS）、區域排除隨機測試（ RRT）等算法進行改進。首先，根據被測程序的輸入域估計主失效聚集度，確定局部搜索區域；然后，在區域內使用傳統ART算法生成若干測試用例（TC）進行測試；若未發現錯誤，重新選擇局部區域生成TC；重復這一過程直至發現錯誤。仿真實驗顯示在點狀失效模式和塊狀失效模式下CLART算法的有效性比FSCS算法提高約20%，效率比FSCS算法提高約60%。實驗結果表明CLART算法利用多個局部區域依次搜索可以快速鎖定引發失效輸入分布密集高的失效區域，從而提高測試的有效性和效率。
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