回归测试中测试用例集缩减问题的研究

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。     

测试用例排序的研究

回归测试是一个成本很高的测试过程。为了减少回归测试的成本,可以使用测试用例排序技术。测试用例排序是指按照事先确定的目标重新安排测试用例集中测试用例的执行次序,使得具有高优先级的测试用例比低优先级的测试用例在测试过程中更早执行。本文描述了测试用例排序问题;给出了两个一般测试用例排序算法,即总计排序算法和 附加排序算法;根据不同的覆盖准则（如语句、分支和定义-使用等）,可以从这两个一般算法得到对应的排序算法;最后,讨论了测试用例排序算法的有效性。     

基于蚁群算法的测试用例优先排序

测试用例优先排序技术通过优化测试用例的执行次序来提高软件测试的效率,是增强型软件测试和回归测试的重要研究课题。针对基于需求的测试用例优先排序问题,提出了一种基于蚁群算法的求解方法,采用不同的测试用例间距离及用例序列评价策略,给出了该方法的2种不同实现方式。首先,针对黑盒测试特点,设计了基于需求的一般性测试用例序列评价指标;其次,提出测试用例吸引度概念,基于测试用例吸引度定义了测试用例间的距离;然后,给出了信息素更新策略、最优解集更新策略、局部最优解突变策略等主要设计策略,分别实现了该方法基于距离和基于指标的2种实现方式。实验结果表明,该方法具有很好的全局寻优能力,整体效果上优于粒子群算法、遗传算法和随机测试。     

由需求得到回归测试用例排序技术

为了提高回归测试用例集的测试效率和有效性,提出由需求得到回归测试用例排序技术及其实现算法。由需求得到回归测试用例排序技术,将与软件需求相关的需求描述度、需求实现复杂度、需求稳定度和需求覆盖度等因素应用于测试用例排序,以缺陷检测加权平均百分比作为度量标准。通过实验,比较排序后用例和未排序用例缺陷检测情况,实验结果表明该技术排序后的回归测试用例集,能够尽早地发现更多的软件错误,有效提高回归测试效率,保证软件质量。     

面向CPU+GPU异构计算的多目标测试用例优先排序

测试用例优先排序是一种基于整个测试用例集以寻找最优测试用例执行序列的软件回归测试技术.由于其能够尽早地发现错误,同时应用灵活度高、不会漏掉重要测试用例等,在实际软件测试过程中可以有效提高测试效率.多目标测试用例优化排序是寻找同时覆盖多个测试准则的用例执行序列,通常采用演化算法优化求解,但执行时间较长,严重影响了在实际软件测试中的应用.采用先进的GPU图形卡通用并行计算技术,提出了面向CPU+GPU异构计算下的多目标测试用例优先排序技术,在NSGA-II算法中,实现了基于序列编码的适应度函数计算和交叉操作的GPU并行计算,在近6万行有效代码的工业界开源程序上实现了30倍的计算效率提升.同时,实验验证了不同并行策略的计算加速比,提出了切实可行的CPU+GPU异构计算模式,并提供了相应的原形工具.     

回归测试中测试用例优先级技术研究综述

测试用例优先级技术是一种高效实用的回归测试技术,其目的是将不同的测试用例按照其重要程度排序后使用,从而获得更高的回归测试效率。首先介绍了与测试用例优先级相关的研究背景和基本概念,然后对当前的研究工作和进展进行了全面概述,同时比较了各种优先级适用的环境和实验研究结果,最后指出了测试用例优先级中有待解决的问题以及未来的研究方向。     

测试用例优先级排序技术研究

测试用例的优化技术是软件测试的重要组成部分,其目的是将测试用例按照设定的规则进行排序,以便对测试效率有所提高。介绍了其背景和基本概念,从初始测试用例的优先级排序及回归测试的测试用例优先级排序进行概述,比较了各种优先级技术所适用的测试环境和优点,指出了测试用例优化技术的一些缺点和未来的发展方向。     

融合聚类算法和缺陷预测的测试用例优先排序方法

持续集成环境下,软件快速更新加快了回归测试执行的频率,但缺陷快速反馈的需求对回归测试又提出了更高要求.测试用例优先排序技术研究测试用例的重要性,通常将缺陷探测能力强的测试用例优先执行,使其提早发现软件缺陷,其可解决持续集成环境下的快速反馈需求.缺陷预测技术可通过被测系统代码特征和历史缺陷来预估信息预测软件在新版本中发现...     

基于离散粒子群算法的测试用例优先排序

测试用例优先排序技术能够有效提高回归测试效率,是软件测试的热点研究课题之一。针对基于需求的测试用例优先排序方法可操作性差的问题,提出了一种改进的基于测试点覆盖和离散粒子群优化算法的求解方法（TCP-DPSO）。首先,把影响排序的各种因素分为测试收益型因素和测试成本型因素两大类,通过加权平均的方式进行归一化,得到基于需求的通用测试平均收益率评价指标;然后,利用交换子和基本交换序列定义粒子的位置和速度,借鉴遗传算法（GA）变异策略引入变异算子,采用时变惯性权重调整粒子的探索能力和开发能力,促进可持续进化和逼近优化目标。实验结果表明,TCP-DPSO在最优解质量上与遗传算法相当,大幅优于随机测试,在最优解成功率和平均求解时间上优于遗传算法,具有更好的算法稳定性。     

Selecting a Cost-Effective Test Case Prioritization Technique

Regression testing is an expensive testing process used to validate modified software and detect whether new faults have been introduced into previously tested code. To reduce the cost of regression testing, software testers may prioritize their test cases so that those which are more important, by some measure, are run earlier in the regression testing process. One goal of prioritization is to increase a test suite's rate of fault detection. Previous empirical studies have shown that several prioritization techniques can significantly improve rate of fault detection, but these studies have also shown that the effectiveness of these techniques varies considerably across various attributes of the program, test suites, and modifications being considered. This variation makes it difficult for a practitioner to choose an appropriate prioritization technique for a given testing scenario. To address this problem, we analyze the fault detection rates that result from applying several different prioritization techniques to several programs and modified versions. The results of our analyses provide insights into which types of prioritization techniques are and are not appropriate under specific testing scenarios, and the conditions under which they are or are not appropriate. Our analysis approach can also be used by other researchers or practitioners to determine the prioritization techniques appropriate to other workloads.     

基于测试用例设计信息的回归测试优先级算法

优先级技术是一种高效实用的回归测试技术.文中针对现有优先级技术未能有效使用测试用例设计信息的不足,提出了一组新的回归测试优先级动态调整算法.与已有方法相比,新算法充分考虑了测试用例的设计信息,能够通过及时捕捉和利用测试执行信息对测试用例优先级进行动态调整,具有时间复杂度低、检错效率高等优点.将其应用于Windows平台下应用软件的回归测试结果表明,新算法有益于在短时间内检测出更多的错误.     

基于搜索算法的测试用例优化问题研究

测试用例优化是软件测试领域的研究热点之一,已有优化算法的评估多以代码覆盖为基础,这并不能完全反应程序的错误状况,高代码覆盖率的测试用例并不一定具有高的揭错能力.本文结合变异测试,从新的角度-———错误覆盖出发,对两种贪心算法、一种启发式算法、及遗传算法的优化效果进行了评估,实验结果表明额外贪心算法优于其它三种算法.该评估结果的置信度更高,为此类算法的评估提供了新的研究思路.     

基于错误传播网络的回归测试用例排序方法

测试用例排序技术通过对测试用例进行排序以提高回归测试的效率.针对现有方法未能充分利用软件结构信息的不足,提出了基于错误传播网络的测试用例排序方法.该方法在类粒度将软件抽象成加权类依赖网络(weighted class dependency network,WCDN)模型,并基于WCDN分析错误在网络上的传播行为,构造错误传播网络(bug propagation network,BPN).测试用例排序时,首先在BPN中定位变更类和可能受变更类波及的类,从而计算类的测试重要性,最后以测试用例覆盖类的测试重要性总和作为最终的排序依据.实例研究表明,基于错误传播网络的测试用例排序方法在错误检出率上相比于其他经典方法有一定的提高,并且具有较好的稳定性.     

基于函数调用路径的回归测试用例选择排序方法研究

针对在回归测试过程中,因为不断修复软件中存在的缺陷所造成的测试工作量大、测试效率低等问题,论文将测试用例选择与优先级排序技术相结合,以面向函数调用的路径覆盖生成方法为基础,提出了一种面向函数调用路径（Functions Calling Path, FCP）的测试用例选择与排序方法。首先根据函数调用关系图,对程序中被修改函数与其他函数的关联性进行分析,从初始测试用例集中选择测试用例,形成回归测试用例集;然后对这些测试用例进行优先级排序,并动态地调整优先级排序结果;最后,对优先级排序结果进行再次选择,确定最小的回归测试用例集。实验结果表明,测试用例选择与排序方法对优化回归测试用例是有效的,大大减少了回归测试用例数量,降低了回归测试成本。     

优先级参数配对组合测试集生成策略

(上海师范大学计算机科学与工程系,上海 200234)     

基于需求的系统级黑盒测试用例优先化方法

测试用例优先化技术有利于提高测试的质量和效率。文章提出了一种在系统测试阶段基于需求的测试用例优先化方法TRP,并通过实验结果加以验证。与随机方法对测试用例排序的测试相比,TRP方法能尽早发现软件严重缺陷并提高缺陷检测率。