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公开(公告)号：CN104820636B
公开(公告)日：2017-11-07
申请号：CN201510163174.4
申请日：2015-04-09
Applicant: 北京轩宇信息技术有限公司
Abstract: 一种并行的基于蚁群算法的测试用例序列生成方法，首先确定了影响测试用例优先级的因素，然后利用蚁群优化算法分析测试用例的优先级，接着将设计的算法进行多核并行处理，最后对测试用例优先级分析结果进行评价，得到最优测试用例序列。本发明方法将测试用例可以发现的缺陷数量、测试用例的执行时间和测试用例发现的缺陷的严重性作为信息素更新规则和测试用例节点选择规则的参数，与现有技术相比，可以在回归测试过程更快的检测出比较重要的缺陷，而且实现简单，便于操作，适用于回归测试中的大规模测试用例的优先级排序，提高了回归测试过程的有效性和快速性。
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公开(公告)号：CN104820636A
公开(公告)日：2015-08-05
申请号：CN201510163174.4
申请日：2015-04-09
Applicant: 北京轩宇信息技术有限公司
Abstract: 一种并行的基于蚁群算法的测试用例序列生成方法，首先确定了影响测试用例优先级的因素，然后利用蚁群优化算法分析测试用例的优先级，接着将设计的算法进行多核并行处理，最后对测试用例优先级分析结果进行评价，得到最优测试用例序列。本发明方法将测试用例可以发现的缺陷数量、测试用例的执行时间和测试用例发现的缺陷的严重性作为信息素更新规则和测试用例节点选择规则的参数，与现有技术相比，可以在回归测试过程更快的检测出比较重要的缺陷，而且实现简单，便于操作，适用于回归测试中的大规模测试用例的优先级排序，提高了回归测试过程的有效性和快速性。
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