基于蟻群算法的測(cè)試用例集約簡(jiǎn)技術(shù)研究.pdf

1、軟件測(cè)試是軟件開(kāi)發(fā)過(guò)程中非常重要的部分。隨著軟件的規(guī)模越來(lái)越龐大，花費(fèi)在軟件測(cè)試工作的時(shí)間、人力、物力也越來(lái)越多。測(cè)試用例集的數(shù)量及每個(gè)測(cè)試用例的運(yùn)行代價(jià)決定著軟件測(cè)試的成本以及效率。在保證軟件測(cè)試的質(zhì)量和對(duì)軟件關(guān)鍵操作進(jìn)行充分測(cè)試的前提下，如何使用代價(jià)小且盡可能少的測(cè)試用例來(lái)充分測(cè)試軟件，從而降低軟件測(cè)試的成本和提高測(cè)試效率是本文研究的重點(diǎn)內(nèi)容。 解決測(cè)試用例集約簡(jiǎn)(Test Suite Reduction)的問(wèn)題有兩種途徑：

2、一是進(jìn)行測(cè)試用例的選擇；另一種則是測(cè)試用例集約簡(jiǎn)技術(shù)。測(cè)試用例的選擇就是從原始用例集中選擇出一個(gè)測(cè)試用例子集，能夠覆蓋所有的修改，但這種方法一般不能提供與原始測(cè)試用例集一樣的測(cè)試覆蓋度。本文主要關(guān)注的是第二種方法：即在原始用例集中，找到一個(gè)近似運(yùn)行代價(jià)最小的測(cè)試用例子集，并能夠提供跟原始測(cè)試用例集一樣的測(cè)試覆蓋度。為了盡量減少軟件測(cè)試的費(fèi)用，我們?cè)谧鰷y(cè)試用例集的約簡(jiǎn)時(shí)，其目標(biāo)不僅是減少用例的個(gè)數(shù)，還必須考慮測(cè)試用例的運(yùn)行代價(jià)，并且每個(gè)測(cè)

3、試用例的運(yùn)行代價(jià)是不相等的。為了解決此問(wèn)題人們提出了許多種方法：貪心算法、HGS算法、GRE算法等。但這些方法都相對(duì)存在著一些不足，如貪心算法和HGS算法的求解結(jié)果精度低，GRE算法存在求解速度慢的問(wèn)題。 本文在分析、總結(jié)已有的基于測(cè)試需求集的算法基礎(chǔ)上，提出了一種能得到近似最小運(yùn)行代價(jià)的測(cè)試用例集的約簡(jiǎn)算法。該算法在基本蟻群算法(Ant Colony Algorithm)的基礎(chǔ)上引入遺傳算法的變異因子(簡(jiǎn)稱(chēng)TSR—ACA算法)