基于測試點覆蓋和離散粒子群優化算法
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測試用例優先排序技術能夠有效提高回歸測試效率，是軟件測試的熱點研究課題之一。針對基于需求的測試用例優先排序方法可操作性差的問題，提出了一種改進的基于測試點覆蓋和離散粒子群優化算法的求解方法（ TCP-DPSO）。首先，把影響排序的各種因素分為測試收益型因素和測試成本型因素兩大類，通過加權平均的方式進行歸一化，得到基于需求的通用測試平均收益率評價指標；然后，利用交換子和基本交換序列定義粒子的位置和速度，借鑒遺傳算法（ GA）變異策略引入變異算子，采用時變慣性權重調整粒子的探索能力和開發能力，促進可持續進化和逼近優化目標。實驗結果表明，TCP-DPSO在最優解質量上與遺傳算法相當，大幅優于隨機測試，在最優解成功率和平均求解時間上優于遺傳算法，具有更好的算法穩定性。
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