14、软件测试用例优先级排序技术全解析

软件测试用例优先级排序技术全解析

在软件开发流程中，测试用例的优先级排序是确保测试效率和质量的关键环节。本文将详细介绍各种测试用例优先级排序技术，包括其原理、应用场景以及研究现状。

1. 多种优先级排序技术概述

• 组合测试技术 ：软件组合测试（ACTS）工具被用于生成测试用例，它提供了对“不关心”值的选项。作者进一步优化这些值，并根据新生成的值对测试用例进行优先级排序。还有研究采用数据流技术对组合测试集进行优先级排序。
• 机器学习技术 ：机器学习方法也被广泛应用于测试用例优先级排序。如使用模糊逻辑分类模型、支持向量机（SVM）排名系统、导航树挖掘、逻辑回归模型、分类树方法等。还有研究利用10种不同的机器学习算法，基于提取的特征为给定项目预测最优的优先级排序。
• 自适应随机测试（ART）技术 ：许多研究将ART方法应用于优先级排序。例如，通过计算未选择测试用例的故障检测能力、利用交互覆盖信息处理交互测试套件、检查回归测试套件的域并随机均匀分布测试用例等。此外，还有基于资源分配标准的云与软件测试相结合的ART方法，以及考虑测试用例对输入域值影响的G - Rank策略。
• 持续集成（CI）和软件产品线（SPL）优先级排序 ：在CI环境中，有基于强化学习的方法，考虑基于反馈的奖励值进行优先级排序；也有将基于历史和多样性的启发式方法相结合的策略。对于SPL，提出了如“ROCKET”算法，依据历史故障数据、执行时间和特定领域的启发式规则对测试用例进行优先级排序，还有通过目标导向的方法选