组合测试是一种科学有效地软件测试方法,它能在保证软件质量的前提下,以较少的测试用例检测待测软件系统中各个变量以及它们之间的相互作用对系统产生的影响,实践证明其具有较高的错误检测能力。当前,组合测试用例生成问题是组合测试研究中的热点问题之一。传统的组合测试用例生成方法大多是基于覆盖数组的,然而,对于某些待测系统,运用这类方法生成的测试用例个数还是太多。因此,针对这一现象人们提出了对测试用例集中的变量取值组合中加入一些约束条件。约束条件的类型主要有:(1)种子测试,某些变量取值组合必须被测试。(2)变力度组合测试,允许不同变量之间覆盖强度不同。(3)特殊的测试场景,某些被测程序不仅有多个输入,还可能有多个输出,那么测试集合需要覆盖影响任意一个输出的所有输入变量的取值组合。(4)变量间的约束,某些变量取值组合是不允许出现或者是无效的。本文涉及的是变量间的约束,当此类约束出现在较大规模的测试用例集中的时候,我们可以将其合理运用到组合测试用例的生成过程中。此方法能够在保证错误检测力的前提下,将系统中无效的变量取值组合消除,从而减小测试用例集的规模,提高测试效率,降低测试成本。如何处理变量间的约束将是本文研究的主要内容。基本流程是:首先,将待测系统中的约束转换为布尔可满足问题(SAT问题),具体做法是:先将约束符号化为布尔表达式的形式,再将布尔表达式转换为合取范式(CNF)的形式。然后,利用SAT求解器zChaff进行求解,找出满足约束条件的组合测试用例。最后,设计一个新的算法—AETG-SAT算法,利用该算法得到较优的组合测试用例集,并通过实验验证了该算法优越性。