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文檔簡介
1、在軟件產品線(SPL)工程中,盡早地對領域工程所創(chuàng)建的核心資產及其可能的組合進行測試是一個值得推薦的策略。這個策略能夠有效保證在應用產品工程階段所開發(fā)出來的應用產品的質量,從而保證整個軟件產品線項目的成功實施。特征驅動(feature-driven)方法是軟件產品線中較常采用的方法,它以特征模型為核心描述領域的共性與可變性,并支持從業(yè)務的視角對領域可變點進行組合。同時,對這些特征組合的測試能夠盡早發(fā)現潛在的由特征交互引起的軟件錯誤。組合
2、測試(CIT)是避免組合數量爆炸問題的一種抽樣技術,可用于生成待測的特征配置。然而,生成的每一條特征配置都對應一個軟件應用產品,測試的成本依然很高,因此應該進一步地考慮優(yōu)先級對生成的特征配置集合進行排序,從而幫助測試人員合理分配有限的時間和經費。
針對這些關注點,本文提出一個面向軟件產品線的考慮優(yōu)先級的特征配置生成框架??蚣艿暮诵乃惴ㄗ裱瑿IT技術,且基于二維組合測試覆蓋標準。此外,該框架還考慮每一個特征配置對產品線測試的重要
3、程度,以此來對生成的特征配置集合進行排序。
具體而言,該框架作用于一個具有權重信息的特征模型,框架本身包括特征模型扁平化、配置模型轉化、約束推導和P-CIT算法執(zhí)行這幾個活動。P-CIT是可采用的具體的組合測試算法的統(tǒng)稱,在配置生成過程中可根據實際需求對這些算法進行選取。目前本文提出的具體算法包括P-AETG和P-PICT。這兩種算法分別是在AETG和PICT基礎上引入優(yōu)先級因素后改進的算法。基于這個框架,我們分別使用這兩種不
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