Testmustergenerierung mit Hilfe von ... - ihmor.de

3.4. Methoden zur Testfallerstellung
daten zufällig erzeugt. Ebenfalls entstehen an dieser Stelle die für die Testdurchführung
der erzeugten Back-to-Back-Tests benötigten Referenzdaten. Daran anschließend erfolgt
die Messung des Abdeckungsgrades des soeben erzeugten Testmusters. Auch dies erfolgt
anhand des vorliegenden Modells. Aus dem ermittelten Abdeckungsgrad des neu erzeugten
Testmusters und den Abdeckungsgraden der in früheren Zyklen generierten Testdaten wird
der Testfallabdeckungsgrad (vgl. Unterkapitel 3.3.3) berechnet.
Das Verfahren beendet die Testmustergenerierung, sobald der Testfallabdeckungsgrad
hundert Prozent erreicht hat. Ebenfalls ist eine Beschränkung der maximal erzeugten
Testmuster sinnvoll, um die Laufzeit zu begrenzen.
3.4.3 Testmustergenerierung mit Evolutionären Algorithmen
Die Erzeugung von Strukturtests mit Evolutionären Algorithmen folgt im Wesentlichen der
zufälligen Erstellung von Testmustersequenzen. Es gibt allerdings auch deutliche Unterschiede.
Evolutionäre Algorithmen folgen dem natürlichen Phänomen der biologischen
Evolution. Nach Darwins Theorie der natürlichen Auslese erfolgt in diesem Verfahren die
Erzeugung neuer Daten aus einer zuvor generierten Menge von Daten. Im Fall der Testmustergenerierung
handelt es sich bei diesen Daten um Sequenzen von Eingabedaten zur
Erzeugung von Testmustern [Bar00].
Evolutionsalgorithmen oder Evolutionäre Algorithmen folgen dem biologischen Vorbild
der Evolution. Sie bilden den Prozess der Entwicklung einer Art nach. Dieser wird als eine
Form von Optimierungsprozess gesehen, dessen Ziel es ist, durch Manipulation von Erbinformationen
eine Lebensform an sich ändernde Umwelt- und Lebensbedingungen in
kurzen Zeiträumen anzupassen. Die Evolution ist hierbei eine Art Suchprozess, welcher in
der Vielzahl von erzeugbaren Erbinformationen diejenigen aussucht, welche eine Lebensform
am besten an seine Umwelt anpassen und dadurch die Arterhaltung sichern [Schö94].
Diesem Prinzip folgend ist das Ziel der Testmustergenerierung, die Erzeugung möglichst
guter Testmuster. Im Folgenden wird der Ablauf der Testmustergenerierung mittels
Evolutionärer Algorithmen vorgestellt.
Der wesentliche Unterschied zum allgemeinen Verfahren zur zufallsbasierten Erzeugung
von Testmustern liegt in der Art ihrer Erzeugung. Während im allgemeinen Verfahren aus
Abschnitt 3.4.2 immer nur ein Testmuster erzeugt wird, werden im Verfahren mit Evolutionären
Algorithmen immer mehrere gleichzeitig betrachtet, welche eine Population von
Testmustern bilden. Aus einer Anfangspopulation (engl. Initial Population) wird nach und
nach eine Population mit besseren Eigenschaften gebildet. Das hierzu notwendige
Verfahren ist zyklisch aufgebaut und in Abbildung 3-18 dargestellt, welche den Grundaufbau
eines Evolutionären Algorithmus zur Testmustergenerierung nach Sthamer [Sth et al.
01] und Wegener [Weg02] zeigt.
Schöneburg identifiziert drei Prinzipien, auf denen die Evolution beruht: die Selektion
(engl. Selection) einzelner Individuen aufgrund ihrer Tauglichkeit, die Rekombination
(engl. Recombination) der Erbinformationen und die Mutation (engl. Mutation) des Erbgutes.
Die Selektion ist für die Steuerung der Evolution zuständig. Sie bestimmt durch
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