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基于測(cè)試點(diǎn)覆蓋和離散粒子群優(yōu)化算法

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  測(cè)試用例優(yōu)先排序技術(shù)能夠有效提高回歸測(cè)試效率,是軟件測(cè)試的熱點(diǎn)研究課題之一。針對(duì)基于需求的測(cè)試用例優(yōu)先排序方法可操作性差的問(wèn)題,提出了一種改進(jìn)的基于測(cè)試點(diǎn)覆蓋和離散粒子群優(yōu)化算法的求解方法( TCP-DPSO)。首先,把影響排序的各種因素分為測(cè)試收益型因素和測(cè)試成本型因素兩大類,通過(guò)加權(quán)平均的方式進(jìn)行歸一化,得到基于需求的通用測(cè)試平均收益率評(píng)價(jià)指標(biāo);然后,利用交換子和基本交換序列定義粒子的位置和速度,借鑒遺傳算法( GA)變異策略引入變異算子,采用時(shí)變慣性權(quán)重調(diào)整粒子的探索能力和開發(fā)能力,促進(jìn)可持續(xù)進(jìn)化和逼近優(yōu)化目標(biāo)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,TCP-DPSO在最優(yōu)解質(zhì)量上與遺傳算法相當(dāng),大幅優(yōu)于隨機(jī)測(cè)試,在最優(yōu)解成功率和平均求解時(shí)間上優(yōu)于遺傳算法,具有更好的算法穩(wěn)定性。

基于測(cè)試點(diǎn)覆蓋和離散粒子群優(yōu)化算法

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