多图模驱动的回归测试方法研究

本文研究了基于多种统一建模语言(UML)图形模型的回归测试方法。当前的图基础回归测试策略主要针对单一的UML图，缺乏在回归测试中的灵活性。作者提出了一种通用的UML框架，旨在应对各种图形模型的修改。该方法的关键在于，首先对UML修改的影响进行领域分析，确定哪些图形模块结构的变更需要重新测试。这种方法通过分析UML修改对生成的图形模型测试用例范围的影响，决定哪些测试用例需要更新。然后，通过自动化手段生成新的测试用例，确保测试覆盖率的高效性。 作者们强调，这种通用UML方法能够处理多种类型的图形模型修改，包括但不限于结构、行为或交互的改动，从而提高了测试策略的开放性和全面性。这种方法的优势在于其逻辑覆盖率高，能充分考虑到各种依赖关系，无需局限于特定的UML图形类型。为了实现实现高效率的回归测试，论文提供了一套有效的分析和自动化流程，使得在图形模型变化时，可以快速响应并生成相应的测试用例，减少了人工干预的工作量。 此外，研究还通过实际应用证明了这种方法的有效性，证明了其在保持测试质量的同时，能够有效地支持动态的软件维护和迭代开发。这项工作对于提高软件开发过程中的回归测试效率和灵活性具有重要意义，为UML图形模型的变更管理和测试策略优化提供了创新的解决方案。