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测试用例优先排序技术优化研究

【摘要】:基于搜索的技术已经被广泛的应用于测试用例优化领域内,该领域内包括测试用例优先排序、测试用例选择以及测试用例集最小化。测试用例优先排序的优化目标为寻找测试用例集的最优执行次序,相较于测试用例选择与测试用例集最小化而言,不会遗漏重要的测试用例,具有灵活性高、适应性强的特点,因而越来越受到研究人员的重视。测试用例优先排序问题是NP难问题,一般采用遗传算法进行求解,但在效率与效果方面,尚不能满足实际应用的需求:解决问题效果上,现有的遗传算法没有针对问题特性进行相应改进,所得结果有很大提升空间;执行效率上,算法执行时间较长,严重影响该技术在实际中的应用。本文针对以上两个问题,分别从理论优化和工程实践优化提出了两种不同的优化策略。在理论优化方面,测试用例序列中先执行的测试用例会影响后执行测试用例对于测试目标的贡献,与遗传算法中上位性基因的定义相似。本文在分析了测试用例优先排序问题后,提出了该问题的上位性模型,并定义了上位测试用例段的概念。在此基础上,提出了上位性遗传算法,算法包含两种上位性交叉算子。实验中,上位性遗传算法的效率与效果,均优于采用当前先进交叉算子的遗传算法。在工程实践优化方面,本文采用了先进的GPU并行计算平台,提出了基于GPU的测试用例优先排序并行框架。该框架针对遗传算法中的适应度函数计算与交叉算子分别进行了并行化研究,最终提出了三种不同的并行策略。实验结果显示,该并行框架可以带来较高的效率提升,在针对6万行有效代码的工业界开源程序V8,可以带来近30倍的加速比。在实验代码的基础上,开发出一套原形工具,发布至GitHub。本文从两种思路所提出的两种优化策略互不冲突,共同组成了本文针对先排序技术的优化策略框架。本文所提出的测试用例优先排序技术的优化策略框架,为其在工业上的应用,起到了一定的推动作用。

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