摘 要：

隨著我國軟件開發(fā)規(guī)模的擴大，在當(dāng)前軟件工具開發(fā)過程中，軟件測試的難度也不斷增大，存在動態(tài)性、多變性的測試弊端，當(dāng)軟件產(chǎn)品推出時，對于其軟件測試實踐中，采取FDI算法，不僅可以有效找出軟件產(chǎn)品未知的隱藏缺陷，還可以提升軟件使用性能，提升軟件測試有效性。為此，淺析FDI算法在軟件測試實踐中的應(yīng)用。

關(guān)鍵詞：

軟件測試；FDI算法；算法應(yīng)用

中圖分類號：TB

文獻標(biāo)識碼：A

文章編號：16723198（2015）16021002

0 引言

采用FDI頻率差異積分算法，測試軟件中的數(shù)據(jù)，并對軟件測量數(shù)據(jù)進行分析評價，不僅可以發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)軟件內(nèi)的故障，還可以改進傳統(tǒng)的軟件測試方法。將FDI算法應(yīng)用到軟件測試中，可以降低軟件測試工作中對人的依賴性，降低對軟件程序人員的要求，具有實際應(yīng)用價值。以下對此做具體分析。

1 FDI算法

1.1 FDI算法原理介紹

對于FDI算法，其原理就針對程序運行中的謂詞，在謂詞錯誤運行、正確運行的過程之中，對于評估謂詞結(jié)果間差距的問題，就可以應(yīng)用模式差異的量化原則，只需在程序中具體測量出謂詞的錯誤相關(guān)度，就可以得到錯誤數(shù)。

1.2 FDI算法的公式

基于FDI算法，就是能夠?qū)浖械哪吵绦?，在進行軟件測試中，針對軟件程序運行中的謂詞，給與其多次進行了賦值，并應(yīng)用該謂詞描述、記錄軟件測試中的數(shù)據(jù)，以謂詞描述測試用例程序被采用的真值率。對于軟件測試之中，軟件程序運行的過程中，程序謂詞假設(shè)是P，謂詞記錄成真次數(shù)以nt表示，謂詞記錄為假次數(shù)，用nf來表示，則可以在軟件測試中，將謂詞當(dāng)成執(zhí)行程序的真值率。具體執(zhí)行過程如下公式中表示：

算法是遞推的，適用于多維隨機過程的估計，離散型算法適用于計算機處理；同樣在軟件測試中，可以針對多樣本情況，也可以用π（P）形式，表示一次程序執(zhí)行中謂詞的真值頻率。

2 軟件測試中FDI算法的應(yīng)用優(yōu)勢

在軟件開發(fā)過程中，軟件故障，不僅會嚴(yán)重影響軟件的調(diào)試進程，同時也會影響軟件在開發(fā)質(zhì)量，影響軟件產(chǎn)品發(fā)展。因此，對于當(dāng)前軟件產(chǎn)品測試方面中，應(yīng)用FDI算法，避免傳統(tǒng)人工測試定位故障的弊端，減輕工作量，降低對人的依賴性。對于軟件測試實踐中，采用FDI的頻率差異積分算法，有效提高軟件的測試效率，提升軟件質(zhì)量，為復(fù)雜軟件開發(fā)工作能夠帶來很大測試便利。在軟件測試中，應(yīng)用FDI頻率差異積分算法，以此來測試軟件中的數(shù)據(jù)，并對軟件測量數(shù)據(jù)進行分析評價，不僅可以發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)軟件內(nèi)的故障，還可以以此來改進傳統(tǒng)軟件的測試方法。并且，對于大型軟件開發(fā)程序以及復(fù)雜度高的軟件測試中，就可以設(shè)計出有技巧性的軟件測試策略，針對軟件程序故障給出有效測試用例，提升軟件測試的是實效性。

3 軟件測試中實踐應(yīng)用FDI算法

3.1 設(shè)計測試用例

首先需要設(shè)計測試用例，然后運行軟件程序，最后根據(jù)軟件程序的動態(tài)執(zhí)行信息和輸出結(jié)果進行軟件測試，實現(xiàn)故障定位。當(dāng)假設(shè)對于軟件開發(fā)中，需要測試軟件進程，如果該測試中所有軟件測試用例，可以用集合形式表示，此處以T表示用例的集合，集合Tf表示失敗測試用例，集合Tp表示成功用例，則在該項軟件測試實踐中，就可應(yīng)用f（X|θp）以及f（X|θf）的形式，表示Tf集合與Tp集合的真值率與概率密度。同時，對于該FDI算法軟件測試用例設(shè)計中，用f（X|θp）以及f（X|θf）的相差面積，描述出S（P）差異關(guān)鍵值。在基于FDI算法軟件測試，在測試用例的設(shè)計中，不僅可以提升軟件檢測效率，還可以盡量降低軟件故障。因為其中f（X|θp）與f（X|θf），并不符合實際的測試要求，因此，對于實際的軟件測試工作，可以應(yīng)用化整為零以及分段計算的方式，實現(xiàn)測試算法。

3.2 對比測試用例

將程序失敗運行和成功運行進行對比，從而發(fā)現(xiàn)軟件程序中，對于失敗運行程序，其存在哪些偏離點，找到偏離點，則其可能就是軟件測試過程中故障的所在位置。FDI算法變量值用于識別故障，當(dāng)這些變量超出指定范圍，F(xiàn)DI算法則會發(fā)出警告，設(shè)計基于FDI算法的軟件測試，估計狀態(tài)向量，只輸出估計需要；一個輸入輸出模型可以確定產(chǎn)量預(yù)測，估計實際輸出故障情況。如圖1為測試比對過程。

圖1 軟件測試比對

利用解析模型與可測信息，重建某一可測變量，然后由測試輸出與真實系統(tǒng)輸出差值，進行分析處理。在軟件測試中，當(dāng)前執(zhí)行全部測試程序用例后，記錄程序中出現(xiàn)謂詞P的真值率，如果真值率出現(xiàn)次數(shù)的較低，則用例執(zhí)行次數(shù)，將會小于程序執(zhí)行的次數(shù)。

3.3 軟件測試程序仿真

基于軟件測試中，針對溫度控制軟件，應(yīng)用FDI算法進行軟件測試，其軟件實現(xiàn)中代碼如下所示：

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3.4 評估軟件測試結(jié)果

在進行軟件測試之中，可以應(yīng)用FDI算法，其得到的測試效果較為有效；在對軟件測試結(jié)果進行評估中，其FDI算法和CBI算法、MW測試算法、SOBER測試算法的結(jié)構(gòu)相同，均能夠為軟件測試提供計算功能。圖2是FDI算法軟件測試結(jié)果案例。

圖2 分析軟件測試結(jié)果

其中，淺色曲線輸出在25上下波動，且波動幅度遠遠小于觀測值（綠色曲線所示）的波動幅度，說明FDI算法能很好的估計當(dāng)前狀態(tài)值。隨著時間的推移，F(xiàn)DI算法的輸出越來越接近25，說明隨著遞推次數(shù)的增加，F(xiàn)DI算法的輸出會越來越接近真實的狀態(tài)值。在基于FDI算法的測試中，其得到的測試數(shù)據(jù)結(jié)果，在其根本上，則不會因為正態(tài)分布不同而受到影響，同時對算法中得出的面積差，則依然有計算效用。突破軟件測試中傳統(tǒng)算法的一些限制，還可以有效的解決軟件測試問題，簡化算法時間的復(fù)雜度，提高軟件測試效率。

4 結(jié)論

綜上所述，對于軟件測試實踐之中，應(yīng)用FDI頻率差異積分算法進行測試，這樣能夠有效提高當(dāng)前軟件測試工作效率，還能夠提高對軟件故障的定位準(zhǔn)確度，降低軟件維護的成本，提高軟件調(diào)試自動化，有效縮短軟件開發(fā)實踐，具有有效性與高效性。

參考文獻

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