【摘 要】
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在软件交付越来越强调迅速、可靠的当下,持续集成成为一项备受关注的技术.开发人员不断将工作副本集成到代码主干完成软件演化,每次集成会通过自动构建测试来验证代码更新是否引入错误.但随着软件规模的增大,测试用例集包含的测试用例越来越多,测试用例的覆盖范围、检错效果等特征也随着集成周期的延长而变化,传统的测试用例排序技术难以适用.基于强化学习的测试排序技术可以根据测试反馈动态调整排序策略,但现有的相关技术
【机 构】
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高可信软件技术教育部重点实验室(北京大学)
【基金项目】
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国家自然科学基金（61872008）；
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在软件交付越来越强调迅速、可靠的当下,持续集成成为一项备受关注的技术.开发人员不断将工作副本集成到代码主干完成软件演化,每次集成会通过自动构建测试来验证代码更新是否引入错误.但随着软件规模的增大,测试用例集包含的测试用例越来越多,测试用例的覆盖范围、检错效果等特征也随着集成周期的延长而变化,传统的测试用例排序技术难以适用.基于强化学习的测试排序技术可以根据测试反馈动态调整排序策略,但现有的相关技术不能综合考虑测试用例集中的信息进行排序,这限制了它们的性能.提出一种新的基于强化学习的持续集成环境中测试用例排序方法——指针排序方法:方法使用测试用例的历史信息等特征作为输入,在每个集成周期中,智能体利用指针注意力机制获得对所有备选测试用例的关注程度,由此得到排序结果,并从测试执行的反馈得到策略更新的方向,在“排序-运行测试-反馈”的过程中不断调整排序策略,最终达到良好的排序性能.在5个规模较大的数据集上验证了所提方法的效果,并探究了使用的历史信息长度对方法性能的影响,方法在仅含回归测试用例的数据集上的排序效果,以及方法的执行效率.最后,得到如下结论:（1）与现有方法相比,指针排序方法能够随着软件版本的演化调整排序策略,在持续集成环境下有效地提升测试序列的检错能力.（2）指针排序方法对输入的历史信息长度有较好的鲁棒性,少量的历史信息即可使其达到最优效果.（3）指针排序方法能够很好地处理回归测试用例和新增测试用例.（4）指针排序方法的时间开销不大,结合其更好、更稳定的排序性能,可以认为指针排序方法是一个非常有竞争力的方法.
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