【摘 要】
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软件测试中,缺陷关联是一种比较普遍的现象。已有研究表明,充分利用缺陷之间的关联信息有助于提高软件测试效率,同时,从缺陷自身角度分析,为了综合权衡多个影响测试决策的因
【机 构】
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浙江省消防总队,浙江理工大学信息学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61379036,61502430);浙江省自然科学基金项目(Y13F020175,LY12F02041);浙江省新苗计划项目(2014R406073);浙江理工大学521人才培养计划
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软件测试中,缺陷关联是一种比较普遍的现象。已有研究表明,充分利用缺陷之间的关联信息有助于提高软件测试效率,同时,从缺陷自身角度分析,为了综合权衡多个影响测试决策的因素(如缺陷等级、缺陷可检测率和缺陷关联关系)。提出一种基于缺陷关联的受控马尔科夫链测试模型,将测试过程转换成基于多目标权值的路径优化问题,综合权衡缺陷可检测率、关联系数和测试回扣;并运用Prim算法构造最小生成树以构造基于多目标权值的软件优化测试策略。在资源约束下,该方法利用缺陷关联引导测试决策的选取,优先检测关联紧密、可检测率大、回扣多的关联缺陷。通过仿真实验,证明了该方法的有效性。
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