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测试用例优先排序技术优化研究

测试用例优先排序技术优化研究

作者：袁方北京化工大学

学位级别：硕士

基于搜索的技术已经被广泛的应用于测试用例优化领域内,该领域内包括测试用例优先排序、测试用例选择以及测试用例集最小化。测试用例优先排序的优化目标为寻找测试用例集的最优执行次序,相较于测试用例选择与测试用例集最小化而言,不... 详细信息

基于搜索的技术已经被广泛的应用于测试用例优化领域内,该领域内包括测试用例优先排序、测试用例选择以及测试用例集最小化。测试用例优先排序的优化目标为寻找测试用例集的最优执行次序,相较于测试用例选择与测试用例集最小化而言,不会遗漏重要的测试用例,具有灵活性高、适应性强的特点,因而越来越受到研究人员的重视。测试用例优先排序问题是NP难问题,一般采用遗传算法进行求解,但在效率与效果方面,尚不能满足实际应用的需求：解决问题效果上,现有的遗传算法没有针对问题特性进行相应改进,所得结果有很大提升空间;执行效率上,算法执行时间较长,严重影响该技术在实际中的应用。本文针对以上两个问题,分别从理论优化和工程实践优化提出了两种不同的优化策略。在理论优化方面,测试用例序列中先执行的测试用例会影响后执行测试用例对于测试目标的贡献,与遗传算法中上位性基因的定义相似。本文在分析了测试用例优先排序问题后,提出了该问题的上位性模型,并定义了上位测试用例段的概念。在此基础上,提出了上位性遗传算法,算法包含两种上位性交叉算子。实验中,上位性遗传算法的效率与效果,均优于采用当前先进交叉算子的遗传算法。在工程实践优化方面,本文采用了先进的GPU并行计算平台,提出了基于GPU的测试用例优先排序并行框架。该框架针对遗传算法中的适应度函数计算与交叉算子分别进行了并行化研究,最终提出了三种不同的并行策略。实验结果显示,该并行框架可以带来较高的效率提升,在针对6万行有效代码的工业界开源程序V8,可以带来近30倍的加速比。在实验代码的基础上,开发出一套原形工具,发布至GitHub。本文从两种思路所提出的两种优化策略互不冲突,共同组成了本文针对先排序技术的优化策略框架。本文所提出的测试用例优先排序技术的优化策略框架,为其在工业上的应用,起到了一定的推动作用。

关键词：测试用例优先排序遗传算法上位性基因并行化 GPU

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一种基于遗传算法的测试用例优先排序方法

小型微型计算机系统 2015年第9期36卷 1998-2002页

作者：张卫祥魏波杜会森北京跟踪与通信技术研究所北京100094

通过测试用例优先排序技术对软件测试用例的执行次序进行优化,能够有效地提高软件测试效率,是软件测试理论研究的一个热点课题.设计了一种新的针对测试点覆盖的测试用例优先排序技术评价指标APTC,可以更好地适用于功能测试或黑盒测试;以... 详细信息

通过测试用例优先排序技术对软件测试用例的执行次序进行优化,能够有效地提高软件测试效率,是软件测试理论研究的一个热点课题.设计了一种新的针对测试点覆盖的测试用例优先排序技术评价指标APTC,可以更好地适用于功能测试或黑盒测试;以APTC及其改进指标APTC_C为基础,提出一种基于遗传算法的智能化测试用例优先排序方法,针对测试点覆盖分别设计了其编码策略、适应度函数、选择算子、交叉算子和变异算子;给出了具体的算法步骤并使用试验数据进行了方法验证,结果表明,该方法可提高软件测试效率和自动化水平,能够取得较好的应用效果.

关键词：软件测试测试用例优先排序遗传算法评价指标黑盒测试

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利用佳点集遗传算法的白盒测试用例优先排序

计算机工程与科学 2018年第10期40卷 1815-1821页

作者：孙家泽王刚西安邮电大学计算机学院陕西西安710121 西安邮电大学陕西省网络数据分析与智能处理重点实验室陕西西安710121

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... 详细信息

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。

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

融合聚类算法和缺陷预测的测试用例优先排序方法

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计算机科学 2021年第5期48卷 99-108页

作者：肖蕾陈荣赏缪淮扣洪煜厦门理工学院计算机与信息工程学院福建厦门361024 上海大学计算机工程与科学学院上海200444 上海市计算机软件评测重点实验室上海201112 福建省软件评测工程技术研究中心福建厦门361000 福建壹飞信息科技有限公司福建厦门361000

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... 详细信息

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。

关键词：回归测试测试用例优先排序缺陷预测聚类分析最佳类簇数特征子集

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基于蚁群算法的测试用例优先排序

计算机工程与科学 2020年第2期42卷 241-249页

作者：张卫祥齐玉华魏波张敏窦朝晖北京跟踪与通信技术研究所北京100094

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... 详细信息

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。

关键词：软件测试测试用例优先排序蚁群算法黑盒测试回归测试增强型软件

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基于离散粒子群算法的测试用例优先排序

计算机应用 2017年第1期37卷 108-113,169页

作者：张卫祥齐玉华李德治北京跟踪与通信技术研究所北京100094 中国宇航学会飞行器测控专委会北京100094

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... 详细信息

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。

关键词：软件测试测试用例优先排序离散粒子群优化评价指标黑盒测试

面向测试用例优先排序的超启发式框架的评估策略研究

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面向测试用例优先排序的超启发式框架的评估策略研究

作者：韩金金北京化工大学

学位级别：硕士

测试用例优先排序技术旨在搜寻最优测试用例执行序列,以尽快实现测试目标,是一种关键的测试用例集优化技术。大量基于搜索的优化算法被用于发现测试用例的最优执行序列,但没有一种算法能够适用于所有的测试场景。超启发式算法可以针对... 详细信息

测试用例优先排序技术旨在搜寻最优测试用例执行序列,以尽快实现测试目标,是一种关键的测试用例集优化技术。大量基于搜索的优化算法被用于发现测试用例的最优执行序列,但没有一种算法能够适用于所有的测试场景。超启发式算法可以针对不同的场景动态选择合适的优化算法序列,具有较强的通用性,被用于测试用例优先排序。该算法框架分为两层,底层包括一组多目标优化算法,顶层是一个学习代理策略,可以为不同的测试场景动态地评估和选择合适的底层算法。现有的学习代理使用层次分布（Hierarchical Distribution,HD）策略来评估当前算法的执行结果,并基于当前和历史评估结果为下一次迭代选择合适的底层算法。HD策略依据当代和上一代个体之间的支配关系来评估底层算法的执行结果,但无法区分同一非支配解集中的个体。通过分析,可以通过多种度量来进一步区分非支配个体,进而更加准确地评估底层算法的执行结果和选择最优的算法调用序列。本课题进一步引入个体收敛能力的评估,采用Pareto Dominance（PD）和Convergence Information（CI）这两种度量来评估底层算法执行结果中个体的收敛能力,并提出了三种基于收敛性的评估策略,分别是基于PD度量的ESPD策略、基于PD和CI度量相结合的ESPC-1策略和ESPC-2策略。为了验证上述三种基于收敛性的评估策略的有效性,本课题通过五个Java程序和三个C++程序,对不同评估策略的有效性和效率进行了实证研究。结果表明:（1）使用基于收敛性的评估策略的超启发式算法可以获得更高质量的测试用例执行序列;（2）基于收敛性的评估策略在大多数情况下可以显著减少时间开销,对于少数被测程序,时间开销会增加但并不影响测试效率;（3）三种基于收敛性的评估策略中,ESPC-2策略整体表现最好,其次是ESPC-1和ESPD策略。

关键词：测试用例优先排序超启发式框架学习代理评估策略

面向测试用例优先排序的超启发式算法库构建研究

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面向测试用例优先排序的超启发式算法库构建研究

作者：席雁钊北京化工大学

学位级别：硕士

超启发式算法是一种启发式算法的启发式搜索方法,它通过启发式策略,可以动态选择、组合或生成一系列启发式算法来解决问题规模巨大的搜索难题。超启发式算法框架由顶层策略层与底层算法层构成,策略层提供了管理和操控不同算法的方法,而... 详细信息

超启发式算法是一种启发式算法的启发式搜索方法,它通过启发式策略,可以动态选择、组合或生成一系列启发式算法来解决问题规模巨大的搜索难题。超启发式算法框架由顶层策略层与底层算法层构成,策略层提供了管理和操控不同算法的方法,而算法层则是由针对特定问题的多个算法构成。目前已有很多顶层策略层的研究,但是对于超启发式算法的底层算法层,通常是采用固定数目的同类算法来构建算法库,针对算法数量、多种类算法共存等问题尚缺乏深入的研究。作为超启发式算法重要的组成部分,底层算法库的构建方法对超启发式算法的性能有重要的影响。一方面来说,底层算法库中算法数量的增加可以使超启发式算法解决不同问题的能力增强,但与此同时,也会给顶层策略的调度带来压力,影响超启发式算法的性能;另一方面来说,同种类型算法在解决特定问题上具有相同的优缺点,例如全局优化算法虽然可以找到全局近似最优解,但是由于面向的是全部搜索空间,导致它的搜索效率较慢。是否可以通过融合不同类别的算法来构造算法库,克服单一类型算法的局限性,进而提升超启发式算法的性能,成为一个亟待解决的问题。基于以上两部分内容,本文对底层算法库的构建方法进行了充分的研究。本课题从算法库的复杂性和算法库中不同种类算法融合模式两个方面开展了研究。在算法库复杂性方面,构建了 HH-NSGA、HH-SPEA、HH-TAEA和HH-ALL等四种算法库,来探究具有不同复杂性的算法库对超启发式算法整体性能的影响。在研究算法库中算法融合模式方面,本课题采用了全局优化算法结合局部优化算法的方式,来提升超启发式算法的整体收敛性能。为了对不同算法库的构建方法进行验证,本课题通过解决多目标测试用例优先排序问题,选择了九个开源被测程序,针对四个研究问题进行了实验。实验结果表明:(1)随着超启发式算法底层算法库中算法数目和种类的增多,算法库的复杂性随之增大,但是超启发式算法的整体性能却没有提升。(2)在全局优化算法与局部优化算法相融合的算法库构建模式下,超启发式算法的整体收敛性得到了显著增强。(3)通过多种不同规模、不同类型的被测程序,保证了实验结果的有效性。

关键词：超启发式算法底层算法库测试用例优先排序多目标优化算法

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基于多目标协同进化的测试用例优先排序

基于多目标协同进化的测试用例优先排序

作者：石宇楠北京化工大学

学位级别：硕士

回归测试是保证软件质量的有效手段,是软件生命周期的一个重要组成部分。在很多软件项目中,回归测试开销通常占整个软件产品预算的一半以上,因此,为了能够最大限度约减这部分开销,国内外研究人员进行了广泛而深入的研究,其中测试用例优... 详细信息

回归测试是保证软件质量的有效手段,是软件生命周期的一个重要组成部分。在很多软件项目中,回归测试开销通常占整个软件产品预算的一半以上,因此,为了能够最大限度约减这部分开销,国内外研究人员进行了广泛而深入的研究,其中测试用例优先排序技术逐渐成为近年来的研究热点。然而传统的测试用例优先排序技术存在以下两个问题：一是从度量准则来看,传统技术使用单一的测试准则来指导整个排序过程,无法同时满足多个客观因素的约束,所以只给出综合权衡后的优先排序方案,如时间紧迫且人力资源或计算资源短缺等;二是从问题的本质上来看,测试用例优先排序作为一个优化问题,目前的一些方法包括线性规划、限界剪枝、基于搜索的优化技术却都存在收敛速度较慢、易陷入局部最优等问题,并不总能够获得问题的真实最优解。针对上述这些缺点,本文提出一种基于竞争模式的多目标协同进化算法,利用更贴近生物进化过程的协同进化算法和多个符合实际需求的度量准则来对问题进行解决。在这些度量准则中,选取了两种度量准则来评价个体的优秀程度,一是平均代码覆盖率,使得某一个测试用例排序“在较短的时间内覆盖更多的语句”,二是一种新的度量准则——平均变异杀死率,即“在较短的时间内杀死更多的变异’协同算法以上述两个约束条件为目标,对测试用例进行优先排序,从而在一定程度上提高发现错误的能力。同时,在算法选择方面,本文利用竞争性的协同进化思想,通过使用绝对适应度与相对适应度两个指标对个体生存能力进行综合评价,不仅对个体的竞争生存能力进行提高,也增加了个体本身优秀程度,使得算法收敛速度得到进一步提升。在个体生存周期方面,与以往的进化算法不同的是,本文提出利用剔除“老年,,个体的思想,来控制个体生存周期,避免陷入局部最优问题。实验结果表明,通过设置不同的迭代次数和不同种群规模,本文算法针对不同规模的程序均可获得较高的平均错误检测率和分布均匀的帕累托边界。同时算法中引入的生存周期控制策略和竞争机制在一定程度上提高了种群的多样性,相对于传统的多目标优化算法来说,具有更快的收敛速度和更强的全局搜索能力。

关键词：协同进化测试用例优先排序多目标回归测试