摘要
软件测试用例集生成是软件测试中的重要环节。如何优化软件测试用例集,有效提高软件测试用例集的质量,已成为提高软件测试效率的主要手段。机器学习是解决这类问题的有效方法,目前也取得了许多重大的成果。本文对机器学习在软件测试用例集优化生成中的国内外研究现状及存在问题进行了分析,并在此基础上对机器学习与软件测试用例优化结合的发展趋势提出了看法。
Software test suite generation is important in software testing. Improving quality of test suite is a key in software testing. Machine learning is an effective way in solving the problem, and have a lot of results. This paper introduces some current research, methods and problems in machine learning for optimized generation test suites, and provides some opinions.
出处
《上海电机学院学报》
2010年第3期162-166,共5页
Journal of Shanghai Dianji University
基金
上海市教育委员会科研创新项目(09Y2479)
关键词
软件测试用例集
机器学习
遗传算法
流形学习
测试用例优化生成
software test suite
machine learning
genetic algorithms
manifold learning
optimized generation of test suite