孙义坤
- 作品数：6 被引量：31H指数：4
- 供职机构：郑州轻工业学院计算机与通信工程学院更多>>
- 发文基金：河南省基础与前沿技术研究计划项目河南省高校新世纪优秀人才支持计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 软件测试模型及X模型的改进被引量：4
- 2011年
- 在分析V模型、W模型以及X模型等软件测试模型的特点和局限性的基础上,利用增加单元测试准则的方法对X模型进行了改进.把改进后的X模型应用于小型的教务管理系统,结果表明,改进的X模型降低了程序片段的通过率,避免了错误被放大的问题,减少了由于需求变更和程序开发人员流动带来的迭代工作量.
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- 关键词：软件测试模型X模型
- 基于Web应用的性能测试模型研究被引量：11
- 2013年
- 测试模型对规范测试流程,提高测试效率起着重要的作用。针对目前Web性能测试模型中存在性能指标过于简单,性能指标种类相对较少的问题,提出了基于用户行为特征的Web测试模型WTMS。以用户的不同操作行为为基础,在原有用户负载、响应时间、CPU利用率等性能指标的基础上,新增加了请求成功率、实际请求时间、最佳并发用户和最大并发用户几个性能指标,并将性能测试的对象分为用户行为特征因子、业务因子、软件因子、硬件因子和测试策略因子。通过教务管理系统实例,测试验证了WTMS模型提高了测试结果的真实性和精准性。
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- 关键词：软件测试性能指标
- 改进的粒子群算法在测试数据生成中的应用被引量：2
- 2010年
- 自动化测试中,测试数据的自动生成技术是提供软件测试效率和效果的瓶颈。粒子群算法(PSO)具有简单、易实现、可调参数少等特点,在测试数据生成方法中得到初步应用。在具体应用过程中,为克服PSO易陷入局部极值的缺陷,对算法进行了改进,应用加入移动步长的混合粒子群算法(SwPSO)自动生成测试数据,提高了PSO算法摆脱局部极小点的能力。文中对算法的原理和实现做了详细描述,并将其与传统的基于标准粒子群算法(PSO)和遗传算法(GA)来实现软件测试数据自动生成方法进行实验对比。结果表明,改进后的粒子群算法可以更高效地生成测试数据。
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- 关键词：软件测试测试数据粒子群算法
- 基于Struts+Spring+Hibernate的学生成绩管理系统的设计与实现被引量：6
- 2010年
- 基于C/S和B/S模式的传统成绩管理系统,存在系统层次架构不清,侵入性强,复用性低等缺陷,而且增加了管理人员的工作量和复杂度.鉴于此,采用MVC模式和SSH技术,构建分层的体系结构,使成绩管理的业务逻辑与控制逻辑分离开来,并在此基础上设计并实现了基于B/S模式的学生成绩管理系统.实际应用表明,基于SSH技术的成绩管理系统框架层次清晰,降低了模块间的耦合度,提高了复用的粒度,增强了系统模块的可复用性、灵活性和可维护性.
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- 关键词：STRUTSHIBERNATE成绩管理
- 基于改进粒子群算法的测试数据自动生成研究被引量：6
- 2011年
- 测试数据的自动产生技术是软件测试的一个重要研究领域,高效的测试数据生成可以简化测试工作提高测试效率;针对传统遗传算法(GA)容易产生早熟收敛和易陷入局部最优解的问题,提出了一种基于遗传粒子群混合算法(GA-PSO)的软件测试数据自动生成算法,该算法在粒子群算法的基础上引入了遗传算子(交叉概率Pc、变异概率Pm),使所有测试数据在局部区域中再次寻找最优值,从而避免过早收敛,改进搜索最佳值的能力;仿真实验表明遗传粒子群混合算法与单纯使用简单遗传算法相比,具有更快的收敛速度,其产生最优解的代数得以大大提前,且精度更高。
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- 关键词：软件测试测试数据遗传算法粒子群算法
- 基于遗传-粒子群混合算法的测试数据自动生成被引量：2
- 2010年
- 针对传统遗传算法(GA)容易产生早熟收敛和易陷入局部最优解的问题,提出了一种基于遗传-粒子群混合算法(GA-PSO)的软件测试数据自动生成算法:以粒子群优化算法(PSO)为主线,按PSO算法中标准的速度和位置更新,将GA算法的筛选、交叉、变异与PSO算法的自动更新特征结合在一起,使所有测试数据在局部区域中再次寻找最优值,从而避免了过早收敛,改进了搜索最佳值的能力.仿真实验表明:遗传-粒子群混合算法具有更快的收敛速度,保持了种群的多样性,提高了全局搜索能力.
- 邓璐娟卢华琦刁海港孙义坤
- 关键词：软件测试遗传算法粒子群算法
