基于測試點(diǎn)覆蓋和離散粒子群優(yōu)化算法

　　測試用例優(yōu)先排序技術(shù)能夠有效提高回歸測試效率，是軟件測試的熱點(diǎn)研究課題之一。針對(duì)基于需求的測試用例優(yōu)先排序方法可操作性差的問題，提出了一種改進(jìn)的基于測試點(diǎn)覆蓋和離散粒子群優(yōu)化算法的求解方法（ TCP-DPSO）。首先，把影響排序的各種因素分為測試收益型因素和測試成本型因素兩大類，通過加權(quán)平均的方式進(jìn)行歸一化，得到基于需求的通用測試平均收益率評(píng)價(jià)指標(biāo)；然后，利用交換子和基本交換序列定義粒子的位置和速度，借鑒遺傳算法（ GA）變異策略引入變異算子，采用時(shí)變慣性權(quán)重調(diào)整粒子的探索能力和開發(fā)能力，促進(jìn)可持續(xù)進(jìn)化和逼近優(yōu)化目標(biāo)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，TCP-DPSO在最優(yōu)解質(zhì)量上與遺傳算法相當(dāng)，大幅優(yōu)于隨機(jī)測試，在最優(yōu)解成功率和平均求解時(shí)間上優(yōu)于遺傳算法，具有更好的算法穩(wěn)定性。