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AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

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范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
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2 篇 学位论文

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2 篇 工学
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- 1 篇 管理科学与工程(可...

主题

2 篇 多目标测试用例优...
1 篇 多目标蚁群算法
1 篇 信息素更新策略
1 篇 强化学习
1 篇 上位效应
1 篇 软件回归测试
1 篇 调度策略
1 篇 上位基因段
1 篇 利用和探索
1 篇 超启发框架

机构

2 篇 北京化工大学

作者

1 篇 王瑞
1 篇 邢行

语言

2 篇 中文

检索条件"主题词=多目标测试用例优先排序"

共 2 条记录，以下是1-10 订阅

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详细简洁

排序：

基于上位效应的多目标测试用例优先排序蚁群算法优化研究

基于上位效应的多目标测试用例优先排序蚁群算法优化研究

引用

作者：邢行北京化工大学

学位级别：硕士

多目标测试用例优先排序(Multi-objective Test Case Prioritization, MOTCP)在测试用例集中寻找同时满足多个优化目标的测试用例执行序列,是软件测试领域中的重要研究方向之一。在多个优化目标的作用下,所有最优解形成的集合构成MOTCP... 详细信息

多目标测试用例优先排序(Multi-objective Test Case Prioritization, MOTCP)在测试用例集中寻找同时满足多个优化目标的测试用例执行序列,是软件测试领域中的重要研究方向之一。在多个优化目标的作用下,所有最优解形成的集合构成MOTCP问题的最优解集,即帕累托最优解集(Pareto Front)。在理想的情况下,采用多目标进化算法求解MOTCP问题的过程是一个不断逼近并最终达到帕累托最优解集的过程。但是在实际求解的过程中,多目标的进化算法并不能保证能找到真正的帕累托最优解集。蚁群优化算法(Ant Colony Optimization, ACO)是一种群体智能的启发式优化算法被应用于解决MOTCP问题,但存在收敛速度缓慢且容易陷入局部最优的问题。生物学中,上位效应(Epistatic-Domain Effect)是遗传学中基因相互作用的现象,具体是指一个位点能够掩盖或减弱另一个位点基因效应的表达。MOTCP问题中同样存在上位效应,即在一个可行解中,测试优化目标受不同序列位上的测试用例共同作用,排列在前面的测试用例能够阻止或减弱排列在后面的测试用例对某测试目标的表达。相关研究表明,排列在前端的测试用例序列段能决定MOTCP的适应度值,该段序列被称作是上位基因段(Epistatic-Domain Test Case Segment, ETS)。我们将这种测试用例间的相互关系称作是测试用例优先排序(Test Case Prioritization, TCP)的上位效应。本文将TCP问题的上位效应与多目标蚁群优化算法相结合,提出了一种基于ETS的信息素更新策略,并进一步对蚁群算法进行优化改进,研究一种面向MOTCP问题的基于上位效应的蚁群优化算法。在信息素更新策略中,首先选取ETS作为信息素更新范围；其次,基于蚁群优化算法分布求解的方式,利用测试用例间的适应度增量调整路径上的信息素增量,采用信息素标记测试用例间的上位关系。在保证蚁群算法解集质量的情况下,通过估算ETS长度动态设置蚂蚁遍历测试用例的搜索终点,降低蚂蚁依次访问测试用例序列的时间消耗,进一步提升算法性能。两组对比实验结果表明,上位效应与蚁群算法相结合能够提升求解MOTCP问题时的收敛速度和求解效果。与目前应用最广泛的NSGA-Ⅱ相比较,基于上位效应的帕累托最优解集可以支配NSGA-Ⅱ的帕累托最优解集。

关键词：多目标测试用例优先排序上位效应上位基因段多目标蚁群算法信息素更新策略

来源：评论

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面向MOTCP问题的超启发式框架调度策略研究

面向MOTCP问题的超启发式框架调度策略研究

引用

作者：王瑞北京化工大学

学位级别：硕士

测试用例优先排序(TCP)技术旨在为被测程序寻找满足特定目标的最优测试用例执行序列。随着对软件回归测试技术的需求不断提升,满足多目标的测试用例优先排序(MOTCP)技术近年来得到广泛研究。许多多目标演化算法用于解决MOTCP问题,但这... 详细信息

测试用例优先排序(TCP)技术旨在为被测程序寻找满足特定目标的最优测试用例执行序列。随着对软件回归测试技术的需求不断提升,满足多目标的测试用例优先排序(MOTCP)技术近年来得到广泛研究。许多多目标演化算法用于解决MOTCP问题,但这些算法大都针对特定的测试场景,在不同的测试场景中,不同算法的结果也不尽相同,不存在一个通用的多目标演化算法在各个不同的测试场景中都能够高效运行。为解决不同测试场景中的算法调度问题,一种基于搜索的超启发式(HH)动态自适应框架被应用到MOTCP问题中。该框架主要由底层算法层和上层决策层两部分组成。底层算法层封装了多个多目标演化算法,上层决策层则是动态自适应选择底层算法的调度策略。尽管HH-MOTCP框架表现出了较好的有效性,但是上层调度策略仍有很大的改进空间,更好的上层调度策略有助于得到更满足测试优化目标的解,也会进一步提高超启发框架的性能。本课题从两个方面对HH-MOTCP框架的上层调度策略进行系统研究,一方面是基于“利用”和“探索”思想的上层调度策略,另一方面是基于强化学习方法的上层调度策略。通过对HH-MOTCP框架的上层调度策略进行研究,本课题:(1)基于底层算法即时和历史执行信息对评价指标进行改进并对选择算法展开应用研究,将不同的评价指标和选择算法组合得到18个基于“利用”和“探索”的上层调度策略,并在不同规模的被测对象上进行了实验。(2)在18个基于“利用”和“探索”的调度策略中得到了在所有被测对象上都有较好表现的最佳调度策略,它比已有的调度策略表现更好,且提升了 HH-MOTCP框架的性能。(3)在上层调度策略中使用了基于学习自动机和基于行为估计值的两种强化学习方法,本文针对HH-MOTCP框架的特点对强化学习中的奖励进行了定义并采用了不同的概率更新方式。实验结果表明基于行为估计值的强化学习方法作为上层调度策略比另一种方法用更少的时间得到了更能满足测试优化目标的解,且可以得到跟基于“利用”和“探索”的最佳调度策略同等质量的解,同时能进一步提升HH-MOTCP框架的效率。

关键词：多目标测试用例优先排序超启发框架利用和探索强化学习调度策略软件回归测试

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