基于聚类分析的回归测试用例选择技术研究

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1、基于聚类分析的回归测试用例选择技术研究作者:指导教师:章宸赵志宏副教授南京大学研究生毕业论文(申请工学硕士学位)南京大学软件学院2011年5月TheResearchofRegressionTestSelectionBasedonClusterAnalysisZhang,ChenSubmittedinpartialfulfillmentoftherequirementsforthedegreeofMasterofEngineeringSupervisedbyAssociateProfessorZhao,Zhihon

2、gSoftwareInstituteNANJINGUNIVERSITYNanjing,ChinaMay,2011摘要随着软件工程研究的逐渐深入,软件测试越来越受到人们的重视。通过软件测试发现软件中的错误,开发人员就可以对其进行修正并加以跟踪,达到减少错误的目标,最终提高软件质量。回归测试是软件测试过程的一部分。软件在开发过程中不断的被修改,回归测试就是利用原有的之前产生的测试用例来测试修改后的程序版本,保证原来已有的功能仍然运行正常。显然,回归测试对于软件质量的保持是十分必要的。但是,由于测试用例的数量较多,回归

3、测试通常需要消耗大量的资源。为缓解这一问题,研究人员提出了回归测试用例选择技术。它主要是采用一系列的手段高效的从初始的测试用例集当中选择出符合既定标准的测试用例子集,并且保证该子集拥有与原集合近似相等或者足够的错误检测能力。用这样的子集来进行回归测试,就能在有效发现错误的同时提高回归测试的效率。目前己出现了很多成熟且实用的回归测试用例选择技术,这些技术面临的主要挑战之一是如何对测试用例数量的减少和测试用例子集的错误检测能力这两方面做出权衡。本文介绍了回归测试及回归测试用例选择技术的概念,描述了各种回归测试用例选择

4、技术及相关研究成果,介绍了聚类分析理论及其在软件测试中的应用现状,并在此基础上提出了一种改进的回归测试用例选择技术,称为聚类选择技术。该技术基于的聚类分析过程能够将具有相似特征的程序执行分组,使得对不同程序行为的理解更加深入和清晰,从而帮助回归测试用例选择过程以更合适的方法得到高质量的测试用例子集。文中阐述了聚类选择技术的产生动机、基本原理和处理过程,并利用实验验证其效果。实验结果表明,通过聚类选择技术,错误检测能力可以被足够的保持,同时测试用例集得到了显著的约简,达到了较为理想的效果。关键词:回归测试,聚类选择

5、技术,聚类分析,测试用例集约简,错误检测能力AbstractWiththegradualdevelopmentofresearchonsoftwareengineering,softwaretestingbecomesmoreandmoreattractive.Usingsoftwaretestingtodetectthefaultsinsoftwaredeveloperscanfixandtracethemeffectively,SOtheerrorsarerevisedandfinallythequality

6、ofsoftwareisimproved。Regressiontestingisapartofsoftwaretesting。Softwareismodifiedconstantlyduringdevelopment,andregressiontestingisperformedonmodifiedsoftwarewithexistingtestcasestoprovideconfidencethatthesoftwarebehavescorrectly.Itisabsolutelynecessarybecaus

7、eitensuresthatthesoftwarequalitydoesnotdeclineduringsoftwareevolution.However,duetothelargenumberoftestcases,regressiontestingusuallyneedstoconsumeagreatdealofresources.Foralleviatingtheproblem,researchershaveproposedregressiontestselectiontechniques.Theideao

8、fthemistoselectasmallsubsetfromalargetestsuitetoapproximatethefaultdetectioncapabilityoftheoriginaltestsuiteforthemodifiedprogram.Withsuchasubsetinregressiontesting。theefficiencycanbeimpr

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