基于分类树的随机测试用例生成

随机测试（rt）已被用于在基于模型的测试中自动生成满足一定模型覆盖准则的测试用例集合。然而，完全随机的测试用例产生方法可能会导致大量冗余的测试用例。因此，在研究基于uml（unifiedmodelinglanguage）活动图产生测试用例的基础上，提出了一种基于分类树的随机测试用例产生方法（ct-rt），运用分类树分析已运行测试用例的输入域，从而指导产生新的测试用例，并通过实验案例说明了对于uml活动图中的简单路径覆盖。该方法较之完全随机的方法大大减少了冗余测试用例的数量。