在软件测试中，测试用例的目的是使程序失败，揭示尽量多的缺陷。一个成功的测试是发现了至今未发现的错误的测试。因此使用尽量少的测试用例检测更多的错误是软件测试的重要问题。而组合测试正是解决上述问题的高效的软件测试方法。组合测试用例生成问题是组合测试研究的一个重点。多年来，人们对组合测试用例生成进行了广泛而深入的研究，已取得大量成果。在一些关键应用领域，常用的两两组合测试往往难以满足可靠性方面的要求，可能需要进行更高强度的N（N>2）维组合测试。 本文对现有的组合测试用例生成技术及组合测试策略进行了深入的研究。主要研究工作包括：在one-test-at-a-time策略的基础上，对已有的密度算法、解空间树算法进行扩展，提出两种N维组合测试用例生成算法。 论文工作的主要成果表现在以下几个方面： ·本文在one-test-at-a-time策略的基础上，对已有的密度算法进行扩展，提出一种基于密度的N维组合测试用例生成算法。实验表明，该算法可以生成规模较小的测试用例集。 ·为了产生规模更小的高维测试用例集，本文提出一种基于解空间树的高维测试用例生成方法N-SST。通过大量实验证明，该方法在其适用领域内可以用数量很少的测试用例实现较强的错误检测能力。 ·对解空间树算法的特点和优势进行了研究。优化了基于解空间树的回溯搜索算法框架。实验证明优化后的算法具有一定的优势。