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多准则优化的规模约束型测试用例选择
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2017-11-16
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软件修改之后可以重新测试之前的所有用例来发现错误，但是这种方法耗费巨大，为了减少测试用例数量，优化测试工作，本文提出了一种全新的用例选择方法，即从现有的测试用例集中挑选一定数量的用例并进行重新排序。该方法塑造了一个线性规划问题，采用两个代码覆盖准则并放宽约束来发现接近最优方案的用例，然后对这些用例使用投票机制获得最优用例集，最后采用最大化最小覆盖的贪心算法进行迭代排序。实验表明在大部分案例中，新方法的性能相比现有方法有显著的改进，而且一致性更好。
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