题目：基于测试建模平台的数据驱动测试方法与技术研究

数据驱动测试是指使用一个预定义的数据集作为测试输入和测试响应判定数据，使单个测试脚本被重复执行的技术。在数据驱动测试中，自动化测试脚本使用从外部数据源中读取的变量，而不是直接使用文字值。模型驱动测试支持测试系统设计和建模，并能够实现从测试系统模型到测试脚本的自动生成，可以有效地减少测试系统开发的工作量。北京航空航天大学软件工程研究所已经开发了模型驱动的可视化测试建模平台，测试人员可以在此平台上建立基于U2TP和TTCN-3的测试系统模型。在现有的测试建模平台中，类似于传统的测试用例代码，测试行为模型和其关联的测试数据是一一对应的，即一个测试行为模型只能对应一个测试用例。而且，测试建模平台的数据实例编辑器也存在着功能上的缺陷。如果将数据驱动测试方法运用在现有的测试建模平台上，具有相同测试流程的测试用例可以重用测试行为模型，从而提高了测试设计效率。而且，由数据组合产生的丰富测试用例，可以提高错误检出率。本文针对测试建模平台的特点和存在的不足，提出了基于测试建模平台的数据驱动测试方法，研究了如何在测试建模平台上实现数据驱动测试。根据测试系统模型的特点，将测试数据从测试行为模型中分离出来，存储在外部数据源，建立了与测试行为模型相关联的测试数据映射视图。本文还研究了能够自学习和调整的测试数据生成和优化方法。运用组合测试方法，设计满足用户覆盖规则的测试数据生成方法。模拟手工测试中测试人员调整测试用例的思维和过程，设计了覆盖规则的自学习和调整算法。最后，结合上述研究成果，本文以实际的测试项目和经典的组合测试研究案例为例，对本文提出的方法和实现进行实验验证。实验结果表明，该工具能够在测试建模平台上实现数据驱动测试方法，提高了建模平台的测试模型设计效率，而且本文实现的测试数据生成和优化方法能够提高测试用例的有效性和发现软件缺陷的能力。