回归测试中测试用例集缩减问题的研究

摘要：

测试用例集缩减(Test Suite Minimization,TSM)问题作为回归测试的研究热点和难点,在满足对指定测试需求的覆盖前提下,通过识别并移除冗余测试用例来降低回归测试成本.对国内外已有的TSM研究成果进行综述.首先分别从源代码和模型两个角度出发,总结已有的TSM方法:从源代码角度出发,重点分析与总结传统TSM方法和考虑缺陷检测能力的TSM方法;从模型角度出发,重点分析与总结基于扩展有限状态自动机的TSM方法.然后对实证研究中采用的评测程序、评测指标和实证结论进行总结.随后总结了TSM方法在特定测试领域的应用,包括GUI应用测试、Web应用测试和缺陷定位等.最后展望了未来的可能发展趋势.

关键词：回归测试、测试用例集缩减、线性规划、贪心法、元启发式搜索、多目标优化、实证研究

所属期刊栏目：41

分类号：TP311.5(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61202006;江苏省高校自然科学研究项目12KJB520014;南通市应用研究计划项目BK2012023,BK2011011;南京大学计算机软件新技术国家重点实验室开放课题KFKT2012B29

在线出版日期：2014-11-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：196-204