Abstract-Software testning är en viktig fråga inom programvaruteknik. Allteftersom programvarusystemen blir allt större och komplexa har problemet med hur man optimalt fördelar den begränsade testresursen under testfasen blivit allt viktigare och svårare. Traditionella problem med optimal testning av resurstilldelning (OTRAPs) innebär en optimal fördelning av en begränsad mängd testresurser till ett antal verksamheter med avseende på vissa mål (t.ex. tillförlitlighet eller kostnad). Vi föreslår att ORAPs ska lösas med multi-målutvecklingsalgoritmer (MOEAs). Vi formulerar OTRAPs som två typer av multiobjektiva problem. För det första anser vi att systemets tillförlitlighet och testkostnaden är två mål. För det andra beaktas också den totala testresurs som förbrukas som det tredje målet. Fördelarna med MOEAs jämfört med state-of-the-art enda objektiva metoder för OTRAPs kommer att visas genom empiriska studier. Vår studie har avslöjat att en välkänd MOEA, nämligen Nondominated Sorting Genetic Algorithm II (NSGA-II), presterar bra på den första problemformuleringen, men misslyckas på den andra. Därför föreslås och utvärderas en multi-målbaserad multi-mål-utvecklings-algoritm (HAD-MOEA) i detta dokument. Omfattande experimentella studier av både parallella serier och modulära mjukvarusystem med stjärnstruktur har visat HAD-MOEAs överlägsenhet över NSGA-II för OTRAPs. Index Terms-Multi-objektive evolutional algoritm, parallellserie modulär programvara system, programvaruteknik, mjukvarutillförlitlighet, programvarutestning, stjärnstruktur modulär programvara system.  AKRONYMER
Zai Wang REF föreslog en harmonisk distansbaserad multi-objektiv evolutional algoritm (HAD-MOEA).
Multi-Objective Approaches to Optimal Testing Resource Allocation in Modular Software Systems
{'venue': 'IEEE Transactions on Reliability', 'journal': 'IEEE Transactions on Reliability', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}