【摘 要】
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测试用例优先排序是一种基于整个测试用例集以寻找最优测试用例执行序列的软件回归测试技术.由于其能够尽早的发现错误,同时应用灵活度高,不会漏掉重要测试用例等,在实际软件测试过程中可以有效提高测试效率.多目标测试用例优化排序是寻找同时覆盖多个测试准则的用例执行序列,通常采用演化算法优化求解,但执行时间较长,严重影响在实际软件测试中的应用.本文采用了先进的图形卡通用并行计算(GPGPU)技术,提出了CPU
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测试用例优先排序是一种基于整个测试用例集以寻找最优测试用例执行序列的软件回归测试技术.由于其能够尽早的发现错误,同时应用灵活度高,不会漏掉重要测试用例等,在实际软件测试过程中可以有效提高测试效率.多目标测试用例优化排序是寻找同时覆盖多个测试准则的用例执行序列,通常采用演化算法优化求解,但执行时间较长,严重影响在实际软件测试中的应用.本文采用了先进的图形卡通用并行计算(GPGPU)技术,提出了CPU+GPU异构模式下的多目标测试用例优先排序NSGA-II算法并行计算框架,针对算法中耗时较大的适应度函数计算和交叉操作研究了不同并行策略,并通过大规模的被测程序,实验验证了各种策略的并行计算加速.
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