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基于日志的回归测试用例优先级排序系统的设计与实现

【摘要】:回归测试在软件集成开发过程中起着非常重要的作用,同时也会消耗很多时间和资源。测试用例优先级排序技术通过优化测试用例的执行顺序,能够达到优化测试用例集,降低回归测试成本的目的。进化算法和群智能算法能够较好地解决测试用例优先级排序问题,但其存在易陷入局部最优、算法稳定性不强等通病。当今的软件测试通常会利用测试脚本或自动化测试工具来完成,测试过程会产生大量的测试日志。为了更好地利用测试日志中的信息来优化回归测试,立足于解决多目标测试用例优先级排序问题,论文设计并实现了一种基于日志的回归测试用例优先级排序系统,能够在分布式环境下对海量测试日志进行采集、聚合和存储;从测试日志中提取出测试用例等相关信息,并基于测试用例信息进行多目标的测试用例优先级排序,从而可以优化测试用例集,提高回归测试的效率,降低软件开发的成本。论文使用的基于多种群粒子群算法的多目标测试用例优先级排序算法相比于一般的进化算法,在求解测试用例优先级排序问题时拥有更强的全局寻优能力,算法稳定性更强。本文首先介绍了测试用例优先级排序的背景知识和相关理论,然后对系统进行需求分析,阐述系统的核心功能和性能指标,接着重点研究一种基于多种群粒子群算法的多目标测试用例优先级排序方法,解决了论文的关键问题。随后对系统进行概要设计,划分子系统和功能模块,然后对多个子系统的每个功能模块的具体实现进行阐述。最后,对系统进行了功能测试和系统测试,验证系统实现满足需求分析中的要求。

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