-
题名多目标优化的测试用例优先级在线调整策略
被引量：23
- 1
-
-
作者
张娜
姚澜
包晓安
董萌
桂宁
-
机构
浙江理工大学信息学院
中国电子科技集团第五十二研究所
Distrinet Laboratory
-
出处
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2015年第10期2451-2464,共14页
-
基金
国家自然科学基金(61502430
61379036)
+4 种基金
浙江省自然科学基金(LY12F02041
Y13F020175)
浙江省人才计划(2013 R10015
2013R1029)
浙江理工大学521人才培养计划
-
文摘
从需求的角度对测试用例的优先级进行排序,定义了一个多目标的测试用例优化排序问题,引入关注需求覆盖率、测试用例重要度和测试用例失效率这3个测试用例优先级影响因子,分别定义权重因子?,?,?用于权衡3个因子.设计了关注需求覆盖率和测试用例失效率的在线估计方法及算法,在此基础上,设计了一种基于多目标优化的测试用例优先级在线调整策略,该策略可利用测试过程中收集到的反馈信息,对测试用例优先级进行在线调整,实现在尽早达到测试覆盖率标准的同时,尽早覆盖重要的和具有较高失效率的测试需求,从而解决尽早检测到更多的、严重等级较高的软件缺陷这一多目标测试用例优化问题.实验结果表明:与随机测试、传统的单目标优先级排序方法和确定性排序方法相比,所提出的策略能够在更短的时间内完成同等质量的软件测试,从而提高了测试效率.
-
关键词
测试用例优先级
关注需求覆盖
测试用例重要度
测试用例失效率
测试用例在线调整策略
-
Keywords
test case prioritization
concerned-requirement coverage
test case importance degree
test case failure rate
test case on-line adjustment
-
分类号
TP311
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
-
-
题名一种动态约简的多目标测试用例优先级排序方法
被引量：4
- 2
-
-
作者
张娜
徐海霞
包晓安
徐璐
吴彪
-
机构
浙江理工大学信息学院
山口大学东亚研究科
-
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2019年第12期208-212,共5页
-
基金
国家自然科学基金项目(61502430,61562015)
广西自然科学重点基金项目(2015GXNSFDA139038)
浙江理工大学521人才培养计划项目资助
-
文摘
针对蚁群算法在求解MOTCP问题时存在收敛速度慢、易陷入局部最优等缺陷,提出了一种动态约简的在线指导蚁群信息素更新的多目标测试用例优先级排序方法。该方法引入一种动态约简的思想,首先根据各测试用例覆盖需求的情况,对覆盖有相同需求的初始测试用例集进行初次约简。其次,根据测试用例在执行过程中能否检测出错误以及检测出的错误的严重程度来设计一种测试用例失效度的判别方法,在蚁群每一次迭代后均对未检测出错误的测试用例进行二次约简,以减少下一轮迭代时蚁群需要经过的测试用例数,通过两次约简大幅度缩短排序时间。同时,在蚁群的每次迭代过程中,考虑测试用例的重要度、失效度和实际执行时间3个因子对下一轮信息素的影响,设计一种同时在3个影响因子下在线指导更新蚁群信息素的方法,使蚁群能够更快更准确地寻找到下一个测试用例。最后,将该方法、传统蚁群排序方法和多目标优化排序方法分别应用于多个开源软件程序进行实验比较。仿真实验结果表明,所提动态约简的在线更新信息素的优先级排序方法在缺陷检错能力以及有效执行时间等性能指标方面均有较大优势,能更早发现等级较高的错误。
-
关键词
优先级排序
蚁群算法
动态约简
测试用例重要度
测试用例失效度
实际执行时间
-
Keywords
Priority sorting
Ant colony algorithm
Dynamic reduction
Test case importance
Test case failure degree
Actual execution time
-
分类号
TP311
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
-
