【摘 要】
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测试用例优先排序是一种有效的降低回归测试开销的技术,通过对测试用例按照其重要程度排序后可获得更高的测试效率。针对传统多目标遗传算法在测试用例优化排序中存在的收敛
【基金项目】
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2014国家自然科学基金(61170082;61073035);教育部新世纪优秀人才计划(NCET-12-0757);留学回国人员科研启动基金(LXJJ201303)资助
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测试用例优先排序是一种有效的降低回归测试开销的技术,通过对测试用例按照其重要程度排序后可获得更高的测试效率。针对传统多目标遗传算法在测试用例优化排序中存在的收敛较慢、易陷入局部最优、缺乏对不同测试准则的综合权衡等缺点,提出一种基于竞争模式的多目标协同进化算法。该方法采用平均代码覆盖率以及平均变异杀死率作为多个约束目标的测试准则来进行适应度度量,提高算法的错误检测率;使用个体绝对适应度与相对适应度对个体生存能力进行评价,衡量个体优秀程度,利用竞争性的协同进化思想加快算法收敛速度;通过剔除＂老年＂个体控制个体
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