2004年配对覆盖测试集估计与策略对比：优化软件测试

本文主要探讨了"配对覆盖测试集的估计与实用策略分析"这一主题，发表在2004年的《上海师范大学学报(自然科学版)》第33卷第3期。作者高建华和朱小骏针对软件工程中的一个重要挑战——如何有效地进行测试，提出了参数的配对组合测试作为解决策略。由于许多软件错误源于不同测试参数的交互作用，配对测试法强调对每对参数的所有可能组合都要至少有一次覆盖，以此减少测试案例的数量。 配对覆盖测试是一种实用方法，因为它能够检测出由参数组合引起的故障，而传统的所有可能参数值组合测试在实际中难以实现，尤其当参数数量众多时。论文首先介绍了配对组合测试的基本概念，明确指出寻找一个最小的覆盖测试集是一个NP完全问题(NPC问题)，意味着其解的复杂性随着参数数量的增长而急剧增加，无确定的多项式时间算法可以找到全局最优解。 作者接着证明了一个关键的理论结果，即虽然寻找最优的配对覆盖测试集是一个NPC问题，但测试集的大小仍在一个可以估算的范围内。这一发现对于软件开发者来说具有实际意义，因为它提供了对测试规模的预期，即使不能找到最佳解，也能通过估算指导实际测试的进行。 论文的第四部分深入研究并比较了三种有效的配对覆盖测试集生成策略，旨在寻找一种或多种实际操作中可行且效率较高的方法。这些策略可能包括启发式搜索、贪婪算法或者基于概率的方法，每种策略都有其优缺点，适用于不同类型的软件系统和资源限制。 这篇文章对于理解配对覆盖测试的重要性、其理论背景、实际应用中的挑战以及优化策略具有很高的价值，为软件测试工程师提供了一种实用且理论支持的测试策略选择。通过这篇论文，读者不仅能学习到配对覆盖测试的原理，还能了解到如何在实际项目中合理估计和设计测试集，从而提高软件质量并节省测试成本。