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题名基于多目标协同进化的测试用例优先排序
被引量：4
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作者
石宇楠
李征
龚沛
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机构
北京化工大学计算机系
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2015年第12期124-129,共6页
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基金
2014国家自然科学基金(61170082
61073035)
+1 种基金
教育部新世纪优秀人才计划(NCET-12-0757)
留学回国人员科研启动基金(LXJJ201303)资助
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文摘
测试用例优先排序是一种有效的降低回归测试开销的技术,通过对测试用例按照其重要程度排序后可获得更高的测试效率。针对传统多目标遗传算法在测试用例优化排序中存在的收敛较慢、易陷入局部最优、缺乏对不同测试准则的综合权衡等缺点,提出一种基于竞争模式的多目标协同进化算法。该方法采用平均代码覆盖率以及平均变异杀死率作为多个约束目标的测试准则来进行适应度度量,提高算法的错误检测率;使用个体绝对适应度与相对适应度对个体生存能力进行评价,衡量个体优秀程度,利用竞争性的协同进化思想加快算法收敛速度;通过剔除"老年"个体控制个体生存周期来避免陷入局部最优问题。同时,在影响算法执行效率的因素方面也进行了一系列的实验,结果表明该算法能够加快收敛速度,加强了局部搜索能力,相对于传统的优化算法来说具有更好的搜索效率和更高的错误检测率,从而验证了算法的有效性和可行性,证明了该算法具有一定的现实意义。
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关键词
协同进化
测试用例优化排序
多目标
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Keywords
Co-evolution, Test case prioritization, Multi-objective
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分类号
TP311
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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