论文部分内容阅读
回归测试是软件开发和维护期间保证软件新增加的功能或组件的质量，并保证原有的功能不受软件变更的影响的重要过程，它需要消耗大量的资源。重用已有的测试用例不仅能够减少生成新的测试用例的成本，也减少了建立期望输出和生成测试数据的成本。如何利用已有的测试用例集建立新的回归测试用例集，从而保证变更后的软件的可信性，是回归测试研究的重要课题之一。
软件需求变化是导致软件变化的最重要的原因之一。UML活动图被广泛应用于软件系统的需求建模，软件系统需求的变化可以通过UML活动图的变化加以描述。本文基于UML活动图建立回归测试用例集的基本思路是通过识别UML活动图的变化对原有测试用例进行分类，并根据不同的应用需求在已分类的测试用例中选择需要的测试用例，从而建立新的回归测试用例集。主要工作如下：
(1)针对现有识别UML活动图变化的方法需要对活动图进行人工干预而不能实现完全自动化这一问题，提出了一种全自动化识别UML活动图变化的方法，该方法具有良好的可扩展性，可识别嵌套活动图的变化。
(2)针对现有的基于UML活动图的回归测试用例分类方法没有区别不同节点对路径的不同影响，导致分类不精确的问题，研究了基于UML活动图的测试用例ORR(Obsolete/Retestable/Resuable，弃用/需重测/可重用)分类技术。根据识别出的活动图变化，按照简单路径覆盖标准将原有的测试用例划分为弃用的、需重测的和可重用的三类，并指出了需要生成新的测试用例的活动图路径。
(3)针对不同应用和不同阶段对软件回归测试用例集需求的不同，将风险评估方法应用于回归测试，提出了一种回归测试用例选择方法。根据测试阶段的先验知识，对活动图中的活动进行风险评估，并据此对测试用例计算优先级，在此基础上选择符合需要的测试用例。