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回归测试用例的优化选择研究

【摘要】:回归测试是软件生命周期中一项频繁进行且又开销巨大的测试过程,研究其测试用例的优化选择是为了在保证良好的测试用例覆盖率前提下,获得更高的测试效率。目前,回归测试用例优化选择研究的热点主要集中在应用一些优化算法及交互策略在测试用例集中搜索符合既定覆盖标准的极小化的测试用例子集,构造优化模型,以剔除冗余测试用例,缩减待执行的测试用例集规模,从而减少测试成本、人力、物力的消耗。近年来,虽然软件回归测试用例优化技术与方法有了很大的发展,但还远没有成熟,现有的优化技术还无法满足当前软件测试的实际需要。在保证软件质量和充分测试的前提下,如何使用尽可能少的测试用例来完成回归测试,从而降低软件测试的成本、提高测试效率是一个非常有价值的研究课题。 传统启发式算法因其理论基础简单,操作简便,鲁棒性好,在回归测试用例优化领域得到了一定程度的应用和推广。但在以往的文献研究中,学者们往往认为这一NP-HARD问题很难用传统算法来解决,即便解决了也只是得到了局部最优解,而非全局最优解。本文在对此结论提出质疑的基础上,努力探索基于传统算法改进的优化算法来突破解决这一优化难题的技术瓶颈。 本文围绕回归测试,首先综述了目前国内外在软件回归测试用例优化选择技术方面所做的工作,并基于已有的一些研究成果,对软件回归测试用例的优化选择技术进行了深入研究,对比目前各种优化算法,特别是五种经典传统启发式算法的特点及适用域,分析各种算法的优缺点及优化原理。重点归纳了这些传统算法未能得到全局最优解的原因。 在现有的研究成果的基础上,提出一种基于传统H算法的改进的回归测试用例优化选择的新算法,该算法在明确H算法约简细节的基础上,加入交替查找必要测试用例、删除1-1冗余测试用例和删除主导地位低的测试需求等步骤。并给出了具体的算法伪代码。最后通过算法分析和实验结果表明:从生成的测试用例集的大小和测试生成的时间消耗两方面评价,新算法优于已有的相关算法。

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