最小化算法优化：兼顾覆盖度与运行代价的测试用例研究

本文主要探讨了"论文研究-测试用例最小化研究.pdf"中的关键主题，即测试用例最小化问题在软件开发过程中的重要性。测试用例最小化是针对如何在满足特定测试需求的前提下，选择最少数量的测试用例来执行，以最大程度地提高测试效率的问题。传统的测试用例设计通常关注测试覆盖率，即确保软件的所有可能功能路径都至少被一个测试用例覆盖，然而这往往会导致冗余的测试用例和较高的测试成本。 该研究提出了两种创新的测试用例最小化算法，这些算法不仅考虑了每个测试用例的覆盖率，还纳入了测试运行代价因素。这意味着在选择测试用例时，会评估它们的执行时间、资源消耗等实际运行成本，以达到在减少用例数量的同时，尽可能保持或接近原有的测试完整性。这种综合考虑的策略旨在提升测试效率，减少回归测试的时间和资源投入。 实验部分展示了新算法的实际应用效果，通过对具体案例的分析，结果显示测试用例最小化技术能够显著地缩小回归测试用例集的规模，从而大大降低了回归测试所需的时间和费用。这不仅节省了开发者的时间，也降低了企业的总体测试成本，对于提高软件开发的经济效益具有积极意义。 论文的作者们，马雪英副教授和盛斌奎讲师，分别在软件测试、数据库设计和软件工程领域有着丰富的研究经验，他们的工作为优化测试流程提供了理论支持。他们关注的测试用例最小化问题对于软件质量保证和项目管理具有实际应用价值，尤其是在大规模软件项目中，对于回归测试的管理和优化显得尤为关键。 这篇论文为测试用例最小化问题提供了一种新颖且实用的方法，通过结合测试覆盖率和运行代价，有助于在保证测试质量的同时，提高软件开发的效率和经济效益。这对于IT行业的实践者来说，是一篇值得深入学习和借鉴的研究成果。