敏捷开发中的回归测试优化策略：智能排序与选择

在"敏捷开发环境中的回归测试优化技术"这篇研究论文中，作者针对敏捷开发环境中频繁的版本迭代、功能变更和测试用例增多的特点，提出了一种新的回归测试优化策略。传统的测试用例优先排序（如基于设计规则的排序）虽然能提高错误检测率，但处理大规模测试集时耗时较长；而回归测试选择技术则通过选取部分测试用例来缩短执行时间，但可能带来安全性风险。 文章的核心贡献在于将回归测试分解为两个关键步骤：敏捷测试用例优先排序和敏捷回归测试选择。敏捷测试用例优先排序采用历史排序的思想，结合需求、错误反馈和历史信息，形成一种具有记忆的优先级排序方法，旨在提高测试效率并尽早发现潜在问题。这种方法强调了在快速变化的环境中，对历史数据和经验教训的有效利用。 另一方面，敏捷回归测试选择着重于根据错误信息和需求关联性来确定测试子集。作者提出选择那些在以往版本中出现过错误的测试用例，以及与新功能有交互的用例进行执行，这样既能检查过去存在的问题是否已修复，又能确保新功能的引入不会影响已交付功能的稳定性。这种方法有效地平衡了测试覆盖率和执行效率。 实验部分不仅测试了随机生成的FSM（有限状态机）和物联网实际应用的FSM，还对比了与其他文献中的方法。研究结果显示，通过基于逆置实现的重叠和多UIO（用户输入操作）序列生成技术，可以在不增加生成成本的前提下，显著减少测试序列的执行时间，这对于在敏捷开发环境下优化回归测试流程具有重要的实践价值。 该论文提出了一种创新的回归测试优化策略，旨在适应敏捷开发环境的需求，通过智能排序和选择策略提高测试效率，减少冗余工作，从而提升软件质量控制的效能。这项研究对于理解和优化软件测试实践具有重要意义，特别是在现代软件开发的快速迭代模式下。