12、优化测试用例优先级与帕金森病分类模型选择

优化测试用例优先级与帕金森病分类模型选择

测试用例优先级优化

在软件测试过程中，测试用例的安排至关重要。不合理的测试用例排序会增加故障发生的概率，还会导致测试开销增加，如测试期限延迟和成本上升，最终影响工作量和进度的估计。因此，需要明确的标准来确定软件系统中任务的正确顺序。

相关工作

• 过去的研究表明，软件的复杂性大多源于子模块之间的交互。执行耦合度高的部分可以提高故障检测率，而测试用例优先级排序有助于优化故障检测率。
• 不同的研究提出了多种方法：
  • Haidry和Miller讨论了基于图覆盖值的依赖结构优先级（DSP）算法，通过计算测试用例的权重来分配优先级，提高了早期缺陷检测率，但在记录测试依赖信息以便后续提取方面存在问题。
  • Tahvili提出了手动依赖检测测试方法，用于确定有效的手动集成测试方法。Tahvili等人还基于自然语言处理和深度学习从规范文档中推导测试用例之间的交互，HDB - SCAN算法的准确率达到80%。
  • Kayes提出了基于执行时故障依赖的优先级排序技术，提高了快速反馈和早期调试率，并提出了新的指标“平均故障依赖检测百分比”。
  • Indumathi和Selvamani讨论了自动计算测试用例依赖数量的方法，优化了依赖结构的收敛速度。
  • Kaur和Ghai讨论了利用功能依赖的爬山法进行测试用例优先级排序，结果表明该技术有效且适用于实际问题。

提出的方法

为了减少高维数据带来的负面影响，提出了以下方法：