基于搜索算法的测试用例优化问题研究

• 作者: 张美超 曾凡平 潘能刚 黄玉涵
• 来源期刊: 小型微型计算机系统
• 学科: 工学
• 关键词: 测试用例优化 搜索算法 遗传算法 变异测试
• 年，卷（期）: 2011,（5）
• 所属期刊栏目: 计算机软件与数据库技术
• 页码范围: 840-844
• 分类号: TP311
• 字数: 5950字
• 语种: 中文

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	潘能刚	中国科学技术大学计算机科学与技术学院	5	29	4.0	5.0
2	张美超	中国科学技术大学计算机科学与技术学院	5	33	3.0	5.0
3	黄玉涵	中国科学技术大学计算机科学与技术学院	3	15	2.0	3.0