智能优化算法在回归测试关键技术中的应用现状研究

作     者：马宝英 杨禹军 范书平 樊俊杰 朱旭东 高晨光 李莹 MA Bao-ying;YANG Yu-jun;FAN Shu-ping;FAN Jun-jie;ZHU Xu-dong;GAO Chen-guang;LI Ying

作者机构：牡丹江医学院卫生管理学院黑龙江牡丹江157011 牡丹江师范学院计算机与信息技术学院黑龙江牡丹江157011 

基　　金：黑龙江省省属高等学校基本科研业务费科研项目(批准号:2018-KYYWFMY-0104) 

出 版 物：《软件》 (Software)

年 卷 期：2020年第41卷第1期

页      码：18-20页

摘      要：近些年,智能优化算法在软件工程领域得到了广泛的应用,基于搜索的软件工程技术往往通过设计具体问题的适应值函数,并基于该函数在问题的可行解空间中使用优化算法寻求最优解。本文首先介绍了常用的智能优化算法,包括遗传算法、爬山算法、粒子群算法以及蚁群算法,之后分析并研究这些算法在测试数据生成、测试用例选择以及测试用例优先级排序技术中的应用,为有效解决基于搜索的软件工程问题奠定基础,促进回归测试效率的提高。

主 题 词：回归测试 智能优化算法 关键技术 应用 

学科分类：08[工学] 0835[0835] 081202[081202] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1003-6970.2020.01.004

馆 藏 号：203878576...