用遗传算法的测试用例最小化

作     者：马雪英 盛斌奎 叶澄清 MA Xue-Ying;SHENG Bin-Kui;YE Cheng-Qing

作者机构：浙江大学计算机学院杭州310027 浙江财经学院信息学院杭州310012 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(60073027) 浙江省教育厅科研基金(119034031) 浙江财经学院二○○五年度重大科研课题(YJZ0505) 

出 版 物：《计算机科学》 (Computer Science)

年 卷 期：2007年第34卷第1期

页      码：285-288,F0004页

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。

主 题 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 

学科分类：08[工学] 081202[081202] 0812[工学-测绘类] 

核心收录：

D　O　I：10.3969/j.issn.1002-137X.2007.01.075

馆 藏 号：203156227...