基于改进粒子群算法的测试用例优先排序.pdf

【摘要】中提到的是一种基于改进粒子群算法的测试用例优先排序方法，该方法针对标准粒子群优化算法（SPSO）在解决测试用例优先排序问题时存在的早熟收敛和后期收敛速度慢的问题进行了优化。改进主要包括三个方面：采用Tent映射初始化粒子种群，以提高初始解的质量；设计了一种自适应调整因子公式，该公式与粒子的适应度值相关，用于更新粒子的速度和位置信息，以改善优化过程；引入混沌搜索对惰性粒子进行优化，增强种群的多样性，保证算法的收敛速度和寻优能力。实验结果显示，这种改进方法在缺陷检测率、测试用例语句覆盖率和有效执行时间等方面优于传统方法。 【关键词】涉及到的领域包括软件测试、测试用例优先排序、粒子群优化算法、自适应调整因子和混沌搜索。这些关键词揭示了研究的核心在于使用优化算法改进测试用例的执行顺序，以提高软件测试的效率和效果。 测试用例优先排序（TCP）是软件测试中的一个重要问题，旨在通过合理安排测试用例的执行顺序，以在有限时间内找出最多的软件缺陷。TCP问题被证明是一个NP完全问题，表明它在计算复杂性上属于困难类别。因此，使用智能优化算法如粒子群优化算法（PSO）来解决TCP问题具有显著的优势，因为PSO具有快速收敛和简单实现的特点。然而，标准PSO算法在实际应用中可能遇到早熟和低精度的问题。 文章中提出了一种改进的粒子群优化算法（IPSO），该算法结合了混沌理论，通过动态调整参数（如惯性权重和学习因子）来提升算法的性能和稳定性。实验结果证明了IPSO在缺陷检测、覆盖范围和执行时间上的优越性，这表明该方法可以有效地应用于测试用例优先排序，降低回归测试的成本，提高测试效率。 该研究为软件测试领域的测试用例优化提供了一个新的解决方案，通过改进的粒子群算法解决了传统方法的不足，提高了测试质量和效率。这一工作对于从事软件测试、算法优化以及智能计算研究的人员具有重要的参考价值。