利用佳点集遗传算法的白盒测试用例优先排序

• 作者: 孙家泽 王刚
• 来源期刊: 计算机工程与科学
• 学科: 工学
• 关键词: 白盒测试 测试用例优先排序 遗传算法 随机抽样 佳点集
• 年，卷（期）: 2018,（10）
• 所属期刊栏目: 软件工程
• 页码范围: 1815-1821
• 页数: 7页
• 分类号: TP311.53
• 字数: 5622字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-130X.2018.10.013

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙家泽	西安邮电大学计算机学院	60	242	9.0	11.0
5	王刚	西安邮电大学计算机学院	2	4	1.0	2.0