【摘 要】
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软件系统开发中频繁面对局部更新和部分缺陷修改,此时需要选择性回归测试;为降低其测试工作量需要解决部分覆盖用例集约简问题.文中基于选择性回归测试形式化定义多目标用例
【机 构】
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南京大学软件新技术国家重点实验室,西门子IT解决方案与服务集团
【基金项目】
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国家自然科学基金(60873027,61021062);国家“八六三”高技术研究发展计划项目基金(2006AA01Z177);国家“九七三”重点基础研究发展规划项目基金(2009CB320705)资助~~
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软件系统开发中频繁面对局部更新和部分缺陷修改,此时需要选择性回归测试;为降低其测试工作量需要解决部分覆盖用例集约简问题.文中基于选择性回归测试形式化定义多目标用例集约简,并设计HATS算法解决该问题.HATS算法遵循启发式贪婪搜索框架,定义权重因子α平衡两方面目标:其一是减少用例集规模;其二是避免对无关需求的覆盖.实验结果表明:同现有约简技术和算法相比较,通过适当设置因子,αHATS算法能够降低用例集规模、减少对无关需求的覆盖、同时缓解对缺陷检测能力的影响.文中的创新贡献在两方面:其一根据选择性回归测试定义多目标用例集约简问题;其二是设计HATS算法以更少的测试用例数量维持缺陷检测效果.
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