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Test Case Prioritization Using Dragon Boat Optimization for Software Quality Testing
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AI
DOI：10.3390/electronics14081524.png)
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摘要
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测试用例优先级排序（TCP）在软件质量测试中至关重要，旨在测试过程中早期识别高优先级测试用例。本研究提出了一种基于龙舟优化算法（DBOA）的新型TCP方法，该算法灵感来源于龙舟赛中的同步团队协作。所提出的TCP-DBOA模型通过战略性重新排序测试用例来提高故障检测效率，同时最小化执行时间。通过将平均故障检测百分比（APFD）作为优化目标，该模型增强了覆盖率速度和测试效果。DBOA在处理大搜索空间、平衡探索与利用以及适应复杂测试场景方面具有优势。TCP-DBOA的性能通过四个基准数据集（GZIP、GREP、TCAS和CS-TCAS）进行评估，结果表明其APFD值优于现有方法。结果表明，该模型在减少测试执行时间、提高测试周期早期故障检测方面具有鲁棒性。该方法有助于更快、更高效的回归测试，特别是在持续集成环境中。
Keyword:
Test Case Prioritization
fitness function
software testing
Dragon Boat Optimization Algorithm
software engineering
期刊
IF:
2.6
论文数:
1.1W
被引数:
4.7W
机构
暂无机构信息
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