多准则优化的规模约束型测试用例选择

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软件修改之后可以重新测试之前的所有用例来发现错误,但是这种方法耗费巨大,为了减少测试用例数量,优化测试工作,本文提出了一种全新的用例选择方法,即从现有的测试用例集中挑选一定数量的用例并进行重新排序。该方法塑造了一个线性规划问题,采用两个代码覆盖准则并放宽约束来发现接近最优方案的用例,然后对这些用例使用投票机制获得最优用例集,最后采用最大化最小覆盖的贪心算法进行迭代排序。实验表明在大部分案例中,新方法的性能相比现有方法有显著的改进,而且一致性更好。
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