面向錯誤檢測與定位協(xié)同的測試用例集最小化技術(shù).pdf

1、錯誤檢測與錯誤定位是回歸測試中兩個獨立且十分重要的階段，為提高測試效率，在這兩個階段中均使用了軟件回歸測試優(yōu)化技術(shù)作為效率優(yōu)化手段。由于錯誤檢測與錯誤定位目標不同，錯誤檢測的目的是發(fā)現(xiàn)錯誤而錯誤定位的目的是準確的定位錯誤出現(xiàn)的位置，雖然這兩個過程使用相同的測試用例集，但根據(jù)這兩個過程的目標優(yōu)化得出的測試用例集卻不盡相同。在早期的研究中，研究者們發(fā)現(xiàn)使用面向錯誤檢測的測試用例集優(yōu)化得到的測試用例集進行錯誤定位，效果不如使用面向錯誤定位的測

2、試用例集優(yōu)化得到的測試用例集，也就是說面向錯誤檢測的測試用例集優(yōu)化并不適用于錯誤定位，同樣的，面向錯誤定位的測試用例集優(yōu)化也不適用于錯誤檢測。
　　本文分析了錯誤檢測和錯誤定位的特點，有針對性的選擇了測試用例集優(yōu)化中的一類問題，測試用例集最小化問題作為研究對象，分析了面向錯誤檢測的測試用例集最小化以及面向錯誤定位的測試用例集最小化之間的差異，為融合錯誤檢測和錯誤定位進行了深入的研究，以進一步達到提高回歸測試效率的目的。
　　

3、為驗證錯誤檢測和錯誤定位的不相容的特性，本文首先從理論角度分析了錯誤檢測與錯誤定位優(yōu)化目標之間的差異性，設計實現(xiàn)了面向錯誤檢測的多目標測試用例集最小化方法MoTSM-FD，第一次提出了面向錯誤定位的多目標測試用例集最小化方法MoTSM-FL并簡略驗證了其在錯誤定位上的有效性。
　　本文通過對比這兩種方法的錯誤定位及錯誤檢測效果，驗證效果的差異性，同時分析二者優(yōu)化目標之間的差異，提出了一種面向錯誤檢測與錯誤定位協(xié)同的測試用例集最小化

4、方法Co-MoTSM。本文展示了該方法在70000個測試用例集上的優(yōu)化結(jié)果，結(jié)果表明該方法優(yōu)化得到的測試用例集可以在保證高錯誤檢測率的前提下保證高的錯誤定位精度，同時達到較高的測試用例集約減率。
　　為進一步分析錯誤檢測與定位優(yōu)化目標之間的關系并驗證Co-MoTSM方法的有效性，本文對檢測和定位目標進行了相關性討論分析。通過本課題的理論與實證研究表明，本文所提出的面向錯誤檢測與定位協(xié)同的測試用例集最小化技術(shù)可以兼顧錯誤檢測與錯誤定