软件测试是保障软件质量的重要手段,软件测试在软件开发中的地位也日益重要。其中数据流技术作为一种白盒测试技术,能提供充分的代码覆盖,已经被广泛应用到面向对象软件测试中,但是已有的数据流测试技术主要关注生成测试方法序列,而不能提供具体的数据驱动方法进行测试,也就不能实现测试的自动化。虽然已有的随机测试用例生成器支持自动测试,但其测试用例的生成过程没有与测试需求结合起来,测试用例的生成具有盲目性,从而导致生成的测试用例不能很好地覆盖需求。针对以上问题,本文将数据流分析与遗传算法结合起来提出了一种基于数据流分析的测试用例自动生成技术,该技术综合了数据流技术与遗传算法的优点。我们的方法扩展了数据流测试技术,它可以利用遗传算法的搜索能力以保证生成的测试数据具有充分的定义-使用覆盖。本文从软件测试的相关概念入手,并比较介绍当前一些测试用例生成技术。然后提出我们的基于数据流分析的测试用例自动生成技术。然后本文再给出了该技术的原型系统的设计与实现,大量实验结果表明,该技术无论在搜索时间,覆盖率还是生成测试用例的有效性上都优于随机算法与单纯的数据流技术。最后我们总结并展望了未来工作的发展方向。