迭代松弛法与路径导向测试数据自动生成方法的研究

本论文深入探讨了大数据背景下，特别是针对算法设计的面向路径的测试数据自动生成方法。论文首先在第三章详细介绍了迭代松弛法，这是一种用于解决复杂优化问题的算法。§3.1.1部分概述了迭代松弛法的基本原理，它通过逐步放松约束来逼近最优解，适用于处理大规模的数据和复杂的网络结构。在§3.1.2和3.1.3，作者提供了算法的具体描述和讨论，包括其优点、适用场景和可能的局限性。 为了改进迭代松弛法，作者在§3.2中提出了针对性的改进方案，这部分着重于解决迭代过程中可能遇到的性能瓶颈和精度提升。随后的章节（§321）进一步讨论了改进方法的优劣和实际应用中的效果。作者还通过实例（§3.3）展示了这种方法如何在实际测试数据生成中发挥作用。 第四章的核心是证明改进后的迭代松弛法与原始方法在处理线性约束时的等价性，作者通过模型语言Z（§4.1）和操作语义（§4.2）构建理论基础，并通过路径静态切片（§4.3）、线性化谓词函数（4.4）和线性约束构造（4.4.3）来论证两者之间的关系。此外，对时空效率进行了对比分析（§4.5）。 第五章转向实际应用，构建了一个面向路径的测试数据生成框架（§5.1），并探讨了在单元测试（§5.2.1）和组装测试（§5.2.2）中的具体实施。最后的 §5.3给出了总结。 第六章介绍了系统原型（PTDG）的开发，包括UML（统一建模语言）和Tcl/Tk的简要介绍（6.1.1和6.1.2），以及PTDG的详细设计过程，如用例图、顺序图和图形用户界面设计。第6.4节着重于实现细节，包括词法分析器、语法分析器和约束求解器的开发。 第七章的实验部分（§7.1-7.4）涵盖了不同类型的程序路径（线性和非线性约束）下测试数据的生成，以及面向断言和回归测试的自动生成策略。该章对实验结果进行了总结。 第八章为论文的结尾，作者阐述了主要的贡献（§8.1），指出了未来的研究方向（§8.2），并对全文进行总结（§8.3）。论文还附带了攻读博士学位期间已发表的相关论文和技术报告，致谢部分表达了作者对导师和合作者的感谢，最后是参考文献和必要的技术证明和插图目录。 总体而言，这篇论文在大数据与算法的交叉领域，结合实际问题，探索了一种创新的测试数据生成方法，并通过严谨的理论分析和实证研究，为测试数据的自动化生成提供了实用工具和理论支持。