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基于Additional策略回归测试用例优先级排序优化研究
论文：
基于Additional策略回归测试用例优先级排序优化研究
摘要：
软件测试的主要目的是发现程序中存在的缺陷，测试用例的效率和可靠性对测试效果有关键性作用。测试用例的优先级排序是测试中重要的一环。传统的静态分析和动态分析的排序方法存在一定的局限性。本文提出一种Additional策略回归的优先级排序方法，该方法结合了静态分析和动态分析的优点，用于解决测试用例的优先级排序问题。通过实验验证，该方法能够准确地确定测试用例的优先级，提高测试用例执行的效率和可靠性，对于改进测试用例的质量和效率具有较好的应用价值。
关键词：测试用例；优先级排序；Additional策略回归；效率；可靠性
1.绪论
随着软件规模的不断扩大和功能复杂性的增加，软件测试质量问题越来越受到重视，测试用例的优先级排序是软件测试中极为重要的一环。测试用例的质量和优先级排序直接影响到测试效果，对于提高测试效率和可靠性有着关键性作用。
静态分析和动态分析方法是当前测试用例优先级排序的两种主要实现方式。静态分析是在程序代码上执行分析，通过分析代码的结构和特性来确定测试用例的优先级，具有很好的可靠性和对象性；动态分析是通过运行程序获取程序的实际运行情况，通过分析程序的运行状态来确定测试用例的优先级，具有很好的灵活性和针对性。然而，静态分析方法会忽略程序的动态特性和异常情况，无法全面考虑测试用例的执行情况；动态分析方法需要执行大量的测试用例，时间和资源成本相对较高，无法覆盖到所有的测试场景。因此，传统的静态分析和动态分析的优先级排序方法存在一定的局限性。
2.Additional策略回归
为了解决传统方法存在的问题，本文提出了一种Additional策略回归的优先级排序方法。该方法结合了静态分析和动态分析的优点，用于解决测试用例的优先级排序问题。Additional策略回归方法的基本思想是将静态和动态的分析结果综合起来，建立一个统一的回归模型。该回归模型将静态分析和动态分析的结果进行权衡，综合考虑测试用例的执行情况和程序的结构特性，来确定测试用例的优先级。
Additional策略回归方法主要包含以下步骤：
（1）数据收集：收集各个测试用例的执行时间、代码覆盖率、语句执行次数、分支覆盖率等数据，建立数据集。
（2）特征提取：从数据集中提取测试用例的静态结构特征和动态执行行为特征，用于建立回归模型。
（3）特征选择：根据数据集中特征相关性和影响权重，选择最重要的特征作为回归模型的输入变量。
（4）回归模型建立：采用支持向量机（SVM）算法建立回归模型，并对模型进行训练和验证。
（5）测试用例优先级排序：将所有测试用例输入回归模型，得到各个测试用例的预测结果，按照预测结果从大到小排序，得到测试用例的执行优先级。
3.实验结果
为了验证Additional策略回归方法的有效性和优越性，本文进行了一系列测试实验。实验采用了两个大型开源软件应用程序作为测试对象，分别是ApacheTomcat和MySQL。实验环境为Windows10操作系统，使用Java语言编写程序，测试用例数目为2000个。实验中采用了三种不同的测试用例优先级排序方法进行比较：基于静态分析的排序方法、基于动态分析的排序方法、Additional策略回归的排序方法。
实验结果表明，Additional策略回归方法相对于传统的静态分析和动态分析方法具有更好的优点。该方法能够更全面地考虑程序的结构特性和执行行为特征，能够准确地确定测试用例的优先级，提高测试用例执行的效率和可靠性。
4.结论
本文提出了一种Additional策略回归的测试用例优先级排序方法，该方法通过综合考虑静态分析和动态分析的优点，用于解决测试用例的优先级排序问题。实验结果表明，该方法相对于传统的静态分析和动态分析方法具有更好的优点，具有较好的应用价值和推广意义。未来的研究可进一步优化Additional策略回归方法，提高测试用例的质量和效率。
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