基于路径相关性的回归测试数据进化生成

被引：7

作者：

吴川 ^{[1
]}

巩敦卫 ^{[2
]}

机构：

[1] 中国矿业大学计算机科学与技术学院

[2] 中国矿业大学信息与电气工程学院

来源：

计算机学报 | 2015年 / 38卷 / 11期

基金：

高等学校博士学科点专项科研基金;

关键词：

回归测试; 测试数据生成; 路径相关性; 路径排序; 遗传算法;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP311.53 [];

学科分类号：

081202 ; 0835 ;

摘要：

尽管回归测试是一种重要的软件测试方法,但是,如何选择测试目标,并充分利用已有的测试数据,目前尚缺乏有效的方法.文中基于路径相关性,研究求解回归测试数据生成问题的新方法,以高效地进化生成可用于回归测试的测试数据集.该方法根据路径与节点的相关矩阵,首先进行目标路径排序,并基于路径相关性,建立新的覆盖影响路径的回归测试数据生成问题的数学模型;其次,结合遗传算法对上述模型求解时,利用穿越已有目标路径的测试数据,编码后取代进化种群的部分个体.将所提方法应用于多个基准和工业程序的测试,并与其他回归测试数据生成方法比较,最后实验结果表明,所提方法能够有效提高生成测试数据的效率.

引用

页码：2247 / 2261

页数：15

共 7 条

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