用遗传算法的测试用例最小化

摘要：

回归测试就是验证对程序的修改是否达到了预期的目的,同时检查修改是否损害了程序原有的正常功能.随着程序新版本的不断推出,测试用例集不断扩大,回归测试成本越来越高.测试用例最小化就是从已有的用例集中,找到一个测试运行代价最小的用例子集用于回归测试,并保持原来的测试覆盖率.本文主要研究用遗传算法解决测试用例最小化问题:基于测试历史数据,设计基因编码并构建初始种群;利用测试覆盖率和测试运行代价设计适应度函数;通过遗传算子完成进化过程并找到最优或近似最优解.最后本文给出了对算法进行实例研究的结果.结果表明,本文提出的用例最小化技术能有效缩减回归测试用例集,大幅度降低回归测试费用.

关键词：回归测试、测试用例集、测试用例最小化、测试覆盖率、测试运行代价

所属期刊栏目：34

分类号：TP3(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金60073027;浙江省教育厅资助项目119034031;浙江财经学院重大科研课题YJZ0505

在线出版日期：2007-03-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：285-288,封四