多目标优化：测试用例优先级动态调整提升软件测试效率

本文探讨了"多目标优化的测试用例优先级在线调整策略"这一关键领域的研究，发表在《软件学报》上，其ISSN号为1000-9825，CODEN为RUXUEW。该研究聚焦于软件测试中的一个重要问题——如何有效地对测试用例进行排序，以实现多目标优化。文章由张娜、姚澜、包晓安等人合作完成，他们在浙江理工大学信息学院和中国电子科技集团第五十二研究所，以及比利时的Distrinet Laboratory进行了深入研究。 作者们提出了一个创新的方法，从需求的角度出发，考虑三个主要因素：需求覆盖率、测试用例重要度和测试用例失效率，将它们作为影响测试用例优先级的因子，并通过定义权重因子层来平衡这些因素的重要性。他们设计了一种在线估计方法，实时评估这两个指标（需求覆盖率和测试用例失效率），以此为基础，开发了一种多目标优化的测试用例优先级在线调整策略。这种策略的核心在于利用测试执行过程中的反馈信息，动态调整测试用例的优先级，目标是在达到预定的测试覆盖率的同时，优先覆盖那些高优先级和易出错的需求，以便尽早发现并修复潜在的严重软件缺陷。 与传统的随机测试、单目标优先级排序和确定性排序方法相比，作者们提出的新策略显示出更高的测试效率。通过实验证明，它能在较短的时间内完成同样质量的软件测试，显著提升了测试的效率。该研究对于软件测试过程中的动态优化和资源分配具有重要价值，适用于那些追求高效、精确缺陷检测的软件开发环境。 参考文献和引用格式按照中图法分类为TP311，中文引用格式为：张娜、姚澜、包晓安等. 多目标优化的测试用例优先级在线调整策略. 软件学报, 2015, 26(10): 2451-2464. 英文引用格式则为：Zhang N., Yao L., Bao X. A., et al. Online adjustment strategy for test case priority based on multi-objective optimization. Journal of Software, 2015, 26(10): 2451-2464. 该研究的结果对于软件工程实践者和理论研究人员都具有实用价值和理论参考意义。