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。     

基于函数占用和需求分析测试代码用例自适应优先排序

在采用函数占用（覆盖）的测试代码用例优先级排序过程中,其特征一般是以函数占用代码率信息表示,容易忽视其他优先排序影响因素,对此提出基于函数占用和需求分析的测试代码用例自适应优先排序方式。首先,以测试代码用例优先级排序过程中的调用函数存在路径为参照,利用源代码信息变更影响,进行影响域的回归测试分析,并对测试代码用例集进行回归范围确定。其次,考虑测试代码用例优先级排序的需求影响因素,并确定其需求优先级评价指标,然后与调用函数源代码变更影响指标进行权重自适应融合,并设计基于函数占用和需求分析评价优先级的动态调整算法。最后,通过仿真对比显示,所提方法可提高缺陷检测正确率,降低测试成本。     

基于定值-引用链的测试用例优先级排序算法

测试用例优先级排序作为一种高效实用的回归测试技术,通常以测试用例的覆盖度作为优先级排序的量化指标,忽略了测试用例的其他测试性能。针对该问题,提出一种基于DU链的测试用例优先级排序算法。该算法 综合考虑 测试用例的DU链覆盖度和回归测试的错误检测能力,对测试用例优先级进行量化。与已有算法相比,该算法基于数据流覆盖,充分利用了测试执行的历史信息和程序模块的耦合信息,在排序过程中动态计算测试用例的优先级量化值。实验结果表明,采用优先级排序算法的测试用例集能在测试过程中以较短的时间发现更多的错误,有效地提高了回归测试的检错效率。     

基于OTT策略的组合测试用例优先级排序方法

在组合测试用例优先级排序问题中,通常采用组合覆盖率为排序标准,该方法能够尽快满足覆盖率的要求,但其排序影响因子较为单一,缺陷检测能力不稳定。针对此问题,该文结合One-Test-at-a-Time（OTT）策略提出了一种在线调整的组合测试用例优先级排序方法,引入多重待覆盖率、测试用例失效率和测试用例重要程度3个影响因子用于衡量组合测试用例优先级。根据测试用例的在线测试反馈信息,该方法能够实时调整组合测试用例的优先级,增加了优先级排序的准确性。实验结果表明,相较于original、基于单一覆盖和多重覆盖的组合测试优先级排序方法,该方法在缺陷检测能力和稳定性上具有更强的竞争力。     

基于需求的测试用例优先级排序

为提高软件测试用例执行效率,研究了测试用例优先级排序技术,提出了基于需求的测试用例优先级排序及动态调整算法.基于需求的测试用例优先级排序将与软件需求相关的影响因素应用于测试用例的排序,并且在测试执行过程中可以通过调整算法对测试用例的优先级进行动态调整.实验结果表明,采用基于需求的测试用例优先级排序可以提高软件缺陷检测率...     

基于改进遗传算法的回归测试用例优先级排序

由于优先级排序测试效果较差、执行效率低,为此提出基于改进遗传算法的回归测试用例优先级排序方法.通过自然选择与遗传理论作为基本条件,结合群体中染色体任意信息交换机制和生物进化过程内适者生存规则,完成遗传算法,接着引入禁忌搜索方法,增强排序的局部超强搜索能力,然后在回归测试的过程内,利用多个目标函数对回归测试用例优先级排序以及评价,完成回归测试用例优先级排序.实验结果表明,经过时间以及覆盖的角度考察,执行时间较短,平均分支较大,说明该序列优良,本文方法的回归测试效果较好,执行效率高.     

基于OTT策略的可变力度组合测试用例优先级排序方法

如何选取组合力度用于测试是可变力度组合测试用例优先级排序方法中迫于解决的关键问题。采用组合覆盖率为排序标准能够满足组合覆盖率,但其排序因素单一,测试用例优先级排序结果差异性较大,且无法根据测试结果反馈信息及时调整组合测试用例优先级。针对上述问题,该文结合One-test-at-a-time(OTT)策略、利用局部组合覆盖率、测试用例失效率和测试用例重要程度对组合测试用例优先级排序方法进行了研究。在测试过程中,实时关注测试用例的执行结果用于在线调整测试用例排序因素的取值情况,以达到实时更新组合测试用例优先级的目的。实验结果表明：相较于Random、ICBP、GISVSP和LISVSP方法,该方法使得组合测试用例优先级排序结果相对稳定,且在缺陷检测率上具有竞争力。     

基于历史信息的自适应测试用例优先级技术

在软件迭代开发的过程中,测试用例优先级技术因能有效地提高回归测试的效率,降低时间开销和人力成本,受到研究者的广泛关注,许多优化方法相继被提出。但是目前的研究多倾向于以需求和覆盖率作为排序准则,并且是一种静态排序。为此,提出一种基于历史信息的测试用例优先级技术,并在测试用例的执行过程中动态自适应地调整测试用例的优先级,以尽可能早地发现缺陷,达到预期的检错目标。在课题组开发的项目中运用该方法,验证了该方法的有效性。     

基于圈复杂度的静态测试用例排序方法

针对如何排列测试用例的问题,提出一种基于圈复杂度的静态测试用例排序方法。首先介绍圈复杂度和基于方法覆盖的测试用例排序算法;然后将圈复杂度应用到排序算法中,设计了两种新的排序算法;最后通过实验,检测改进方法在错误检测方面的有效性。实验结果表明,与已有的几种优先级技术对比,上述改进方法能够达到更高的错误检测效率,有利于提高测试效率。     

多目标优化的测试用例优先级在线调整策略

从需求的角度对测试用例的优先级进行排序,定义了一个多目标的测试用例优化排序问题,引入关注需求覆盖率、测试用例重要度和测试用例失效率这3个测试用例优先级影响因子,分别定义权重因子α,β,γ用于权衡3个因子.设计了关注需求覆盖率和测试用例失效率的在线估计方法及算法,在此基础上,设计了一种基于多目标优化的测试用例优先级在线调整策略,该策略可利用测试过程中收集到的反馈信息,对测试用例优先级进行在线调整,实现在尽早达到测试覆盖率标准的同时,尽早覆盖重要的和具有较高失效率的测试需求,从而解决尽早检测到更多的、严重等级较高的软件缺陷这一多目标测试用例优化问题.实验结果表明:与随机测试、传统的单目标优先级排序方法和确定性排序方法相比,所提出的策略能够在更短的时间内完成同等质量的软件测试,从而提高了测试效率.     

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。     

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。     

基于历史数据和多目标优化的测试用例排序方法

针对如何提高测试用例序列的揭错效率和回归测试效益问题,提出一种基于历史数据和多目标优化的测试用例排序方法。首先,根据测试用例的文本主题相似性和代码覆盖相似性对测试用例集进行聚类,并根据历史执行信息对测试用例间的执行失败关系进行关联规则挖掘,从而为后续过程做准备;然后,利用多目标优化算法对每个类簇内的测试用例进行排序,在此之后生成最终排序序列,使相似的测试用例分隔开;最后,利用测试用例间的关联规则,动态调整测试用例执行次序,从而使可能失败的测试用例优先执行,以进一步提高缺陷检测效率。与随机排序方法、基于聚类的排序方法、基于主题模型的排序方法、基于关联规则和多目标优化的排序方法相比,所提方法的平均故障检测率（APFD）平均值分别提高了12.59%、5.98%、3.01%和2.95%,基于成本的平均故障检测率（APFDc）平均值分别提高了17.17%、5.04%、5.08%和8.21%。实验结果表明,所提方法能有效提高回归测试效益。     

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。     

利用佳点集遗传算法的白盒测试用例优先排序

在软件演化过程中,测试用例优先排序作为一种高效实用的回归测试技术,对于提高缺陷的早期检测速率和降低测试成本有重要意义。针对传统遗传算法在白盒测试用例优先排序中收敛速度慢和稳定性差的问题,采用佳点集遗传算法求解白盒测试用例优先排序问题。算法根据程序实体覆盖矩阵对个体进行编码,以程序实体覆盖平均百分比作为适应度函数,采用随机抽样选择算子和佳点集交叉算子产生新一代种群。实验选择6个典型的基准开源项目,以语句、分支和方法作为程序实体,实验结果表明佳点集遗传算法收敛速度快、稳定性好,为回归测试提供了一个有效的测试用例优先排序方法,有助于尽早发现软件缺陷,降低测试成本。     

基于回归测试的软件测试方法的研究与应用

为节省回归测试的时间和资源,提出了一种基于回归测试的软件测试方法（Hierarchy-PS-TCP）。该方法首先按照分层程序切片技术搜索程序的不同版本,利用UML类图及顺序图,从而定位不同版本程序间的差别。仅对差别部分生成测试用例集,节省大量开支。再利用优先级技术按照测试用例优先级公式对测试用例划分优先级,根据优先级高低进行排序,按照次序进行回归测试。从而提高了回归测试的效率,有效地缩减了回归测试用例集,同时降低了回归测试的成本。     

基于回归测试的软件测试方法的研究与应用

为节省回归测试的时间和资源,提出了一种基于回归测试的软件测试方法（Hierarchy-PS-TCP）。该方法首先按照分层程序切片技术搜索程序的不同版本,利用UML类图及顺序图,从而定位不同版本程序间的差别。仅对差别部分生成测试用例集,节省大量开支。再利用优先级技术按照测试用例优先级公式对测试用例划分优先级,根据优先级高低进行排序,按照次序进行回归测试。从而提高了回归测试的效率,有效地缩减了回归测试用例集,同时降低了回归测试的成本。     

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.     

ALL-Uses覆盖引导的回归测试用例生成方法

基于扩展有限状态机(EFSM)的回归测试过程需要根据依赖关系变化对软件所做修改的影响域进行分析。为了针对软件某一功能进行修复,通常需要对多处代码进行同步修改,已有依赖分析方法在这种情况下暴露模型中触发条件和行为语句错误的效率不高。提出以ALL-Uses覆盖准则引导回归测试的方法,引入依赖关系变化因素的概念,修改待覆盖子路径的产生规则,对已有测试用例集中能有效覆盖子路径的用例进行选择、排序。针对已有测试用例无法覆盖的子路径,利用AOE活动图中求关键路径的方法将其补充为一条完整的迁移执行序列。选取三个软件进行实验,结果表明,本文方法可以在减小测试用例集规模的前提下有效提升ALL-Uses和植入错误的覆盖率,提高回归测试效率。     

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缺陷的可能性,传统基于聚类的测试用例优先排序方法大多未考虑不同类簇数和特征子集对聚类结果的影响。文中将缺陷预测应用到聚类优先排序方法,构建测试用例和代码关联矩阵,对测试用例进行聚类分析,结合缺陷预测结果和最大最小距离策略指导簇间和簇内排序。通过实验验证发现,类簇数和聚类特征子集选择对排序效果有一定影响,当未能获取最佳类簇数和特征子集时,相比单一的聚类优先排序方法,所提方法可更有效地提高回归测试效率。