近年来，随着软件规模的不断扩大、软件开发过程的日益复杂以及人主观认识能力的局限性，软件在生产过程中不可避免地出现错误和漏洞。而这些软件的缺陷和漏洞可能造成整个软件系统的失效，从而给用户带来经济上的巨大损失，如果该软件在一些关键领域运行，如核电领域，则会对人类的生命安全造成威胁。因此，软件测试作为保证软件质量和可靠性的重要手段，也就成了软件开发过程中非常重要的组成部分。在软件测试过程中，制定测试计划和设计测试用例是两个重要的环节，我们在进行软件测试工作时，必须重视这两个环节的设计。随着软件规模的扩大，软件的需求越来越多，相应的测试用例的数量也就越来越多，其中不乏大量的冗余测试用例。而整个测试用例集的规模及单独运行每个测试用例的代价直接对软件测试的效率和成本产生影响。因此，如何在保证充分测试和提高软件质量的前提下，使用最少的测试用例以最少的代价对软件进行测试，达到降低测试成本及提高测试效率的目的，是本论文研究的重点内容。本文首先对已有的几种经典测试用例集约简算法进行介绍和分析，指出各算法的不足之处，然后创新地提出一种基于增强初始路径信息素的改进蚁群算法，并应用到测试用例集约简问题上。本文中提出的测试用例集优化方法充分考虑了测试用例之间的关系，从测试用例集约简的角度考虑测试用例集优化。首先采用GRE算法中的思想，选取原始测试用例集中的必不可少测试用例并进行保存，同时剔除冗余测试用例，通过循环使用必不可少策略和冗余策略将原始测试用例集合进行约简。对经过预处理后的测试用例集-测试需求集关系矩阵采用贪心算法，生成一个先验测试用例子集，然后增强该子集中所有节点的初始信息素，在此基础上运行蚁群算法求出最优解。先验集合中节点初始信息素的增强有助于降低蚂蚁搜索的随机性，使算法从一个较好的基础上进行衰减；另外通过算法迭代次数的自适应变化，相对于固定迭代次数缩短了算法的运行时间。改进后的蚁群算法能在收敛速度和所求最优解中求得一个平衡。本文在最后通过设计一个优化对比工具，将本文提出的算法与几种经典算法进行比较，并以可视化形式展示对比结果。实验结果表明，改进蚁群算法在寻找代价最少的测试用例子集和加快收敛过程方面的性能优于其他算法。