作为一种重要的软件测试技术,变异测试不仅可以用于构造完备的测试用例集以揭示软件缺陷,而且可以用来衡量测试用例集的揭错能力,评估测试用例集的有效性。然而,变异测试所产生的大量变异体和所生成的测试用例的高冗余性,使得变异测试耗费巨大。随着软件规模的不断扩大,这一问题变得尤为突出。因此,寻找更加有效的方法来解决目前所存在的高耗问题变得更加迫切。鉴于此,本文从变异体约简和测试用例生成两个方面进行研究,目的是在提高变异测试效率的同时对变异测试降耗。为了有效减少变异体的数量,本文提出基于改进谱聚类算法的变异体约简方法。首先,利用查杀矩阵给出变异体之间的距离计算公式;然后,利用改进的谱聚类算法对变异体进行聚类;最后,在每一类随机选择一个变异体作为代表性个体,以构成变异体约简集合。所提方法在不影响测试用例充分度的情况下,有效约简变异体。为了高效生成杀死变异体的测试用例,本文提出基于扩展路径覆盖的弱变异测试用例生成方法。首先,使用弱变异转化规则获得变异分支,并依据4个规则构建扩展控制流程图;然后,根据扩展控制流程图,为每一个边附上转移概率,从而获得马尔科夫链使用模型;接着,基于马尔科夫链使用模型自动生成扩展路径,并将变异测试用例生成问题转化为扩展路径覆盖问题;最后,采用分布估计算法搜索变异测试用例,在搜索过程中使用概率模型进行种群优化,以增大搜索空间,减少迭代次数,提高生成变异测试用例的效率。最后,将本文所提两个方法分别在实际基准程序上进行实验,结果显示,所提方法不仅可以在不影响变异体检测性能的前提下显著减少变异体的数量,而且可以在不影响测试用例集充分性的前提下显著提高变异测试用例的质量及生成效率。本论文中有图17幅,表14个,参考文献112篇。