【摘 要】
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尽管回归测试是一种重要的软件测试方法,但是,如何选择测试目标,并充分利用已有的测试数据,目前尚缺乏有效的方法.文中基于路径相关性,研究求解回归测试数据生成问题的新方法
【机 构】
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中国矿业大学计算机科学与技术学院,中国矿业大学信息与电气工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金（61375067）, 国家“九七三”科技计划项目子课题（2014CB046306-2）, 高等学校博士学科点专项科研基金（博士生导师类）（20100095110006）, 江苏省自然科学基金（BK2012566）联合资助
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尽管回归测试是一种重要的软件测试方法,但是,如何选择测试目标,并充分利用已有的测试数据,目前尚缺乏有效的方法.文中基于路径相关性,研究求解回归测试数据生成问题的新方法,以高效地进化生成可用于回归测试的测试数据集.该方法根据路径与节点的相关矩阵,首先进行目标路径排序,并基于路径相关性,建立新的覆盖影响路径的回归测试数据生成问题的数学模型;其次,结合遗传算法对上述模型求解时,利用穿越已有目标路径的测试数据,编码后取代进化种群的部分个体.将所提方法应用于多个基准和工业程序的测试,并与其他回归测试数据生成方法比较,最后实验结果表明,所提方法能够有效提高生成测试数据的效率.
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