K-Step Crossover Method based on Genetic Algorithm for Test Suite Prioritization in Regression Testing

doi:10.3897/jucs.65241

K-Step Crossover Method based on Genetic Algorithm for Test Suite Prioritization in Regression Testing

2021-02-28

0

OA

AI

DOI：10.3897/jucs.65241

原文链接

原文求助

摘要

En 中文

软件是多个编程模块（例如函数、过程、遗留系统、可重用组件等）的集成，这些模块经过测试并组合以构建整个模块。然而，在执行验证和确认时，由于模块的变更可能会产生一些不期望的故障。对整个软件进行重新测试在时间和金钱上成本高昂。因此，为了避免对整个软件进行重新测试，会执行回归测试。在回归测试中，使用先前创建的测试套件来重新测试软件系统中修改后的模块。回归测试通过三种方式运作：减少测试用例、选择测试用例和优先级排序测试用例。本文提出了一种两阶段算法，该算法考虑了测试用例选择和测试用例优先级排序技术，以对从少量代码行到大型过程语言代码行的多个模块执行回归测试。实现了一种基于文本的差异算法用于测试用例选择。两个模块之间修改的程序语句用于文本差异，并用于识别影响修改后程序语句的测试用例。在下一步中，通过应用遗传算法对代码/条件覆盖进行测试用例优先级排序。遗传算子：交叉和变异被应用于初始种群（即测试用例），以代码/条件覆盖作为适应度标准，以提供优先级排序的测试套件。优先级排序算法可以根据测试套件的大小或对精度的需求，应用于原始测试套件或缩减后的测试套件。在获得的结果中，通过平均代码覆盖率（APCC）和带成本的平均代码覆盖率（APCCc）分析了优先级排序算法的效率。还进行了所提出方法与先前提出方法的比较，并观察到在优先级排序的测试套件中，APCC和APCCc值更快地达到更高的百分比，这与非优先级排序的测试套件形成对比。

K-Step Crossover Method based on Genetic Algorithm for Test Suite Prioritization in Regression Testing

摘要

期刊

机构

引用论文