基于离散粒子群算法的测试用例优先排序.pdf

【基于离散粒子群算法的测试用例优先排序】 测试用例优先排序是软件测试领域中的一个重要技术，其目标是确定测试用例执行的顺序，以最大化测试效率和覆盖率，尤其是在回归测试中。传统的基于需求的测试用例优先排序方法往往操作复杂，难以在实际应用中得到有效实施。 本文提出了一种改进的算法——TCP-DPSO（Test Case Prioritization based on Discrete Particle Swarm Optimization），该算法结合了测试点覆盖和离散粒子群优化的思想。离散粒子群优化是一种模拟自然界中鸟群或鱼群行为的全局搜索算法，用于解决优化问题。 TCP-DPSO将影响排序的因素分为两类：测试收益型因素（Cost-Keys）和测试成本型因素（Win-Keys）。通过加权平均的方式对这些因素进行归一化处理，构建了一个基于需求的通用测试平均收益率评价指标。这一步骤使得不同因素之间的影响可以相对比较，有助于更公平地评估测试用例的优先级。 接着，TCP-DPSO利用交换子和基本交换序列来定义粒子的位置和速度，这与传统的粒子群优化算法有所不同。同时，为了增强算法的探索能力和开发能力，借鉴了遗传算法的变异策略，引入了变异算子。此外，采用时变惯性权重来调整粒子的动态行为，使得算法能在探索新解空间的同时，保持对最优解的接近，从而促进可持续进化。 实验结果显示，TCP-DPSO在最优解的质量上与遗传算法相当，但在最优解成功率和平均求解时间上优于遗传算法，表明其算法稳定性更好。对比随机测试，TCP-DPSO大幅提高了测试效率，表明该方法在测试用例优先排序中有显著优势。 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 该研究对于软件测试的自动化和效率提升有着重要的理论与实践意义，特别是在大型复杂软件系统的测试过程中，能够帮助测试人员更有效地安排测试顺序，提高测试效率，减少回归测试的时间和资源消耗。同时，TCP-DPSO算法的创新性和优越性能为后续的测试优化算法设计提供了新的思路。