基于遗传算法的软件测试用例优化技术研究
软件测试过程中，一旦发现系统存在错误，应立即进行修复。修复后，需要对其进行回归测试，以确保软件错误得到改正并且没有引入新的错误。由于软件规模日益庞大，如将测试用例集全部执行一次，回归测试的成本会很高。为减少成本、提高效率，人们提出了测试用例优化技术。测试用例优化的目标是用尽可能少的测试用例满足给定的测试目标。因此，对测试用例优化技术的探讨有着很现实的意义。常用的测试用例优化技术包括测试用例选择，测试用例集缩减和测试用例优先排序。
遗传算法是一种模仿生物遗传和进化机制的最优化方法，它将基因的交叉、变异、重组等概念引入到算法的求解过程中。目前，遗传算法已逐渐运用到软件测试用例优化中。
本文针对目前测试用例优先排序技术，提出了一种改进的测试用例优先排序目标评价方法。改进后的评价方法弥补了原有方法的不足，即没有考虑一个错误可以被不同测试用例发现这一情况，能更完善准确地量化测试用例优先排序的目标。在改进后的评价方法基础上，本文利用遗传算法实现测试用例的优先排序方法，该方法能够依据选定的测试用例优先排序目标生成最满足该目标的测试用例序列。实验结果表明：本文提出的方法是一种有效的测试用例优先排序方法，有很好的可行性和实际效果。
回归测试;遗传算法;软件测试;用例优化;进化机制
北京化工大学
硕士
计算机应用技术
赵瑞莲
2009
中文
TP311.52;TP301.6
63
2010-01-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）