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解决软件产品线中优先级成对测试数据生成问题的CMSA算法

作者

上市的：
  • 哈维尔·费雷尔

    （马拉加大学）

  • 弗朗西斯科·奇卡诺

    （马拉加大学）

  • 何塞·安东尼奥·奥尔特加·托罗

    （病毒总数）

摘要

在软件产品线中，由于可能存在大量有效的功能组合，测试该系列的所有产品可能很困难，甚至不可能（Ferrer等人，In：Squillero，Sim（eds）EvoApps 2017，LNCS 10200，Springer，the Netherlands，pp 3-192017）。因此，我们希望找到产品系列的最小子集，以便测试所有这些可能的组合（成对）。此外，当测试单个产品非常费力时，最好首先测试由一组优先功能组成的产品。这个问题称为优先级成对测试数据生成问题。基于整数线性规划的最新算法对于中小型实例来说足够快。然而，由于候选解的数量呈指数级增长，一些实际实例太大，无法在合理的时间内使用这些算法进行计算。此外，这些启发式方法并不总是能引导我们找到最佳解决方案。在这项工作中，我们提出了一种基于混合元启发式算法的新方法，称为构造、合并、求解和自适应。我们将此数学算法与四种算法进行了比较：基于整数线性规划的混合算法、基于整数非线性规划的混合方法、并行优先遗传求解器和名为优先ICPL的贪婪算法。分析表明，CMSA在大多数情况下，就解决方案的质量和大多数加权覆盖级别而言，在统计上显著优于CMSA，尽管它需要更多的执行时间。

建议引用

  • 哈维尔·费雷尔（Javier Ferrer）、弗朗西斯科·奇卡诺（Francisco Chicano）和何塞·安东尼奥·奥尔特加·托罗（JoséAntonio Ortega-Toro），2021年。"解决软件产品线中优先级成对测试数据生成问题的CMSA算法,"启发式杂志《施普林格》，第27卷（1），第229-249页，4月。
    • 手柄：RePEc:spr:joheur:v:27:y:2021:i:1:d:10.1007_s10732-020-09462-w
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    IDEAS上列出的参考文献

    作为
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    完整参考文献 （包括与IDEAS上的项目不匹配的项目）

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