基於人工智能的測試用例自動生成與測試用例集優化 圖書 ![](/liaode/images/fjie0.gif)
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作為軟件測試(包括白盒測試和黑盒測試)中的一個基本問題,測試用例自動生成尤為重要,這是因為白盒測試中的許多問題(如控制流測試和數據流測試)以及黑盒測試中的一些問題都可以歸結為測試用例生成問題。解決這個問題的本質在於約束繫統的建立和求解。約束求解是人工智能的一個傳統研究方向。本書將繫統地研究如何進行軟件繫統的約束建模和求解,利用人工智能的各種技術,對一些特殊情況(復雜數據類型、線性約束的區間初始化、庫函數等)給出切實可行的解決方案。提升回歸測試效率的一個重要方法是對測試用例集進行優化,目前常見的優化方法有3種,分別是測試用例集約簡、選擇和優先級排序。這3種方法分別適用於不同的場景,本書主要關注測試用例集約簡和測試用例優先級排序,通過對相關問題和已有方法的調研,將現在應用比較廣泛的人工智能中的群智能算法和一些進化算法引入測試用例集優化問題中,提出新的測試用例集約簡和測試用例優先級排序技術。本書等
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