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基于回归测试模型的用例集的优化研究的任务书
任务书
一、研究背景
在软件开发过程中，回归测试起到了至关重要的作用，它旨在确认软件修改后的行为与预期相符。由此可以了解软件的改进或者bug引起的变化，并及时进行修复和改进。然而，由于测试用例数量庞大，测试人员往往面临测试用例冗余、不完全等问题，导致测试效率低下或者遗漏了关键用例。因此，研究基于回归测试模型的用例集优化，能够提升软件测试的效率和质量。
二、研究内容
本研究将探讨基于回归测试模型的用例集优化的方法，主要内容包括：
1.回归测试模型的构建
通过分析软件的修改历史，构建回归测试模型。回归测试模型是指根据软件发生的修改，分析修改的影响和涉及的代码、功能模块等，进而确定需要进行的测试用例集。
2.测试用例集优化方法的研究
针对回归测试模型中可能存在的测试用例冗余、不完全等问题，研究优化方法，提升测试用例的覆盖率和执行效率。优化方法包括但不限于：测试用例去重、测试用例精简、测试用例自动生成等。
3.优化效果的评估
使用实验方法验证测试用例集优化的效果。具体包括对比优化前后测试用例的数量、代码覆盖率、功能覆盖率等指标。
三、研究意义
本研究将从回归测试模型的角度出发，通过优化测试用例集，提升软件测试的效率和质量，具体意义如下：
1.实现自动化测试用例的自动生成，减少人工误差率并提高测试效率。
2.减少测试用例的冗余和不完全，提高测试用例覆盖率，同时降低了测试成本。
3.基于回归测试模型，对软件进行多次修改，并通过测试用例集优化，能够有效保证软件的可靠性、鲁棒性和可维护性。
四、研究方法
本研究将采用实验和数学模型分析的方法，具体包括：
1.收集历史修改记录数据，并构建回归测试模型。
2.设计优化测试用例集的方法，并对比分析优化前后的测试用例集。
3.采用数学模型分析测试用例集优化的效果。
四、预期结果
通过本研究，预期达到以下结果：
1.建立基于回归测试模型的测试用例集优化方案，实现测试用例精简、自动生成等功能。
2.对测试用例集优化效果进行评估，验证测试用例集优化的可行性和有效性。
五、参考文献
1.Malini,P.,&Ganesan,R.(2015).Surveyonregressiontestingtechniquesandtools.ProcediaComputerScience,45,596-605.
2.Elbaum,S.,Malishevsky,A.G.,&Rothermel,G.(2014).Techniquesforimprovingregressiontestingincontinuousintegrationdevelopmentenvironments.IEEETransactionsonSoftwareEngineering,40(4),352-373.
3.Tian,J.(2013).Geneticalgorithm-basedtestsuitereductionwithmultipleoptimizationobjectives.JournalofSystemsandSoftware,86(10),2447-2456.