教育部留学回国人员科研启动基金(LXJJ201303)
- 作品数：3 被引量：11H指数：2
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- 基于PSO的多目标测试用例预优化被引量：8
- 2014年
- 随着软件规模的增大,在软件回归测试中,重复执行庞大的全部测试用例集已不再现实。在这种情况下,对测试用例集进行预处理就尤为重要。测试用例预优化是寻找最佳测试用例执行序列的一种技术。在实际的软件回归测试中,基于多目标的测试用例优化技术已逐步取代了单目标优化;应用进化算法解决多目标测试用例预优化是当前研究的热点。但由于进化算法主要是基于种群进行遗传迭代,种群间的交互机制相对复杂,算法的执行效率会随着种群及测试用例集规模的增大而显著下降。针对上述情况,提出了一种基于粒子群优化算法(PSO)的测试用例预优化方法,设计了粒子的表示和状态更新方式,研究了不同粒子更新方式和迭代次数及粒子群大小对多目标测试用例预优化结果的影响。实验结果显示,同基于NSGA-Ⅱ的方法相比,所提方法的执行效率显著提高,可以解决实际回归测试中的多目标测试用例预优化问题。
- 陈云飞李征赵瑞莲
- 关键词：多目标PSO
- 基于多目标协同进化的测试用例优先排序被引量：4
- 2015年
- 测试用例优先排序是一种有效的降低回归测试开销的技术,通过对测试用例按照其重要程度排序后可获得更高的测试效率。针对传统多目标遗传算法在测试用例优化排序中存在的收敛较慢、易陷入局部最优、缺乏对不同测试准则的综合权衡等缺点,提出一种基于竞争模式的多目标协同进化算法。该方法采用平均代码覆盖率以及平均变异杀死率作为多个约束目标的测试准则来进行适应度度量,提高算法的错误检测率;使用个体绝对适应度与相对适应度对个体生存能力进行评价,衡量个体优秀程度,利用竞争性的协同进化思想加快算法收敛速度;通过剔除"老年"个体控制个体生存周期来避免陷入局部最优问题。同时,在影响算法执行效率的因素方面也进行了一系列的实验,结果表明该算法能够加快收敛速度,加强了局部搜索能力,相对于传统的优化算法来说具有更好的搜索效率和更高的错误检测率,从而验证了算法的有效性和可行性,证明了该算法具有一定的现实意义。
- 石宇楠李征龚沛
- 关键词：协同进化多目标
- 基于动态相似度的错误定位优先排序方法被引量：1
- 2016年
- 在软件测试中,错误定位优先排序通过优化测试用例的执行次序来提高错误定位的效果,并将检测错误和定位错误相结合,以降低测试成本。提出了一种基于动态相似度的错误定位优先排序方法,在相似度计算中,引入了语句怀疑度,提高了相似度计算的有效性以及错误定位的准确度;同时分析并验证了不同测试用例优先排序算法对后续定位错误的影响。在6个C基准程序上,针对3种广泛采用的测试用例优先排序算法和2种错误定位技术进行了实验,结果表明提出的方法能提高错误定位的准确度和效率。
- 蒲进兴李登辉李征赵瑞莲
