【摘 要】
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为准确反应软件测试过程中的动态特征,建立一种多阶段多目标动态测试资源分配模型。通过计算不同测试阶段的模块参数和可用测试资源,实现每个测试阶段最小剩余错误总数和最少
【机 构】
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合肥工业大学计算机与信息学院,合肥工业大学工业安全与应急技术安徽省重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61573125),安徽省自然科学基金项目(1608085MF132),中央高校基本科研业务费专项基金项目(JZ2018YYPY0288、JZ2017YYPY0232)
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为准确反应软件测试过程中的动态特征,建立一种多阶段多目标动态测试资源分配模型。通过计算不同测试阶段的模块参数和可用测试资源,实现每个测试阶段最小剩余错误总数和最少测试资源消耗。设计一种基于带精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)、参数估计、种群重新初始化和约束处理的多阶段多目标动态测试资源分配算法。实验结果表明,所提模型和算法得到的测试资源分配方案的数量和质量明显优于动态单目标和静态多目标方法。
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