CPU + GPU异构计算的多目标测试用例优先级策略

"这篇研究论文探讨了面向CPU + GPU异构计算环境的多目标测试用例优先级划分问题。文章作者包括边毅、袁方、郭俊霞、李征和赵瑞莲，发表在2016年《软件学报》第27卷第4期上，具有国际标准序列号(RSS)1000-9825和CODEN代码RUXUEW。文章可通过DOI:10.13328/j.cnki.jos.004968或访问http://www.jos.org.cn获取。" 在CPU和GPU异构计算系统中，软件的复杂性和性能需求日益增加，使得测试工作变得尤为重要。测试用例优先级划分是一种技术，旨在通过寻找最佳的测试执行顺序，使早期发现缺陷成为可能。这一技术具有灵活性，能有效避免遗漏重要的测试用例，从而对回归测试带来显著优势。 多目标测试用例优先级划分则更进一步，它旨在找到一个满足多个测试标准的执行序列。在这一领域，进化算法（如遗传算法、粒子群优化等）被广泛应用，因为它们能够在多目标优化问题中寻找到近似最优解。然而，这些算法的高计算成本是其主要缺点，这在实际工业应用中可能导致效率降低。 论文中可能涉及的内容包括： 1. 异构计算环境下的测试挑战：CPU和GPU的并行处理能力不同，如何有效地分配测试任务以充分利用硬件资源是一个关键问题。 2. 多目标优化：在测试用例优先级划分中，可能需要同时考虑测试覆盖率、故障发现率、执行时间等多种目标，这需要一种能够平衡多种目标的策略。 3. 进化算法的应用与改进：论文可能会讨论如何调整或优化现有的进化算法，以降低计算成本，提高在多目标测试用例优先级划分中的实用性。 4. 实验设计与结果分析：作者可能通过实验验证提出的算法，比较其与传统方法的效果，分析其在不同场景下的性能和优劣。 5. 工业实践价值：论文会探讨所提方法的实际应用潜力，包括如何将其集成到现有的软件开发和测试流程中，以及可能带来的效率提升。 通过这项研究，读者可以了解到如何在CPU和GPU异构计算环境中更高效地进行测试用例管理，以提高测试效率和质量，同时减少不必要的计算开销。这对于软件开发者、测试工程师和系统架构师来说，都是极具价值的信息。