基于K中心點(diǎn)的測試用例集約簡研究.pdf

1、軟件行業(yè)的不斷規(guī)范化,不斷完善化也隨之帶動著軟件測試行業(yè)的不斷發(fā)展。軟件測試工作也由原始的純手工測試逐步演變?yōu)橐?guī)范化,程序化也是必需化的工作。軟件測試工作在軟件生命周期中所占的比重也在日益地增大。軟件開發(fā)過程中的迭代、演化,需要頻繁地進(jìn)行軟件測試,測試用例集的規(guī)模也越來越大。由于測試用例的設(shè)計(jì)、執(zhí)行、管理和維護(hù)的開銷相當(dāng)大,而測試資源往往有限,對測試用例集的規(guī)模縮減也就成為了一種必然[30,31,35]。對原始測試用例集規(guī)模的縮減工作也

2、將對軟件測試工作帶來了極大的便利,即利用盡可能少的測試用例檢測出軟件中盡可能多的錯(cuò)誤,從而提高測試效率、降低軟件測試成本是本文研究的重點(diǎn)內(nèi)容。
　　 測試用例集約簡(Test Suite Reduction)的目的就是使用盡可能少的軟件測試用例,充分測試給定的軟件測試目標(biāo),從而提高測試效率、降低測試成本。為了求解該測試用例集約簡問題,研究人員已提出了多種約簡方法,主要包括啟發(fā)式約簡方法、整數(shù)規(guī)劃約簡方法、基于需求驅(qū)動的約簡方法、

3、基于遺傳算法的約簡方法等。但這些方法都相對存在著一些不足,已有研究表明,當(dāng)約簡用例集到一定程度時(shí),約簡后的用例集錯(cuò)誤檢測率會大大下降,從而影響軟件的測試效率。
　　 本文查閱了眾多的國內(nèi)外相關(guān)文獻(xiàn)資料,并總結(jié)分析了測試用例集約簡問題癥結(jié)之所在。針對以上問題,本文提出了一種基于K中心點(diǎn)的測試用例集約簡算法。該算法利用聚類分析的K中心點(diǎn)算法(K-medoids Algorithm),首先通過該算法對原始的測試用例集進(jìn)行聚類分析,選擇