Sammanhang: Användningen av systemkrav och deras risker gör det möjligt för programvarutestare att identifiera viktigare testfall som kan avslöja de fel som är förknippade med systemkomponenter. Mål: Syftet med denna forskning är att göra riskbedömningsprocessen mer systematisk och exakt genom att minska subjektiviteten med hjälp av ett suddigt expertsystem. Vidare ger vi empiriska resultat som visar att vårt föreslagna tillvägagångssätt kan förbättra effektiviteten av testfallsprioritering. Metod: I denna forskning använde vi kravmodifieringsstatus, komplexitet, säkerhet och storlek på programvarukraven som riskindikatorer och använde ett suddigt expertsystem för att uppskatta kravens risker. Vidare använde vi en halvautomatisk process för att samla in de uppgifter som krävs för vår strategi och för att göra riskuppskattningsprocessen mindre subjektiv. Resultat: Resultaten av vår studie visade att de prioriterade testerna baserade på vårt nya tillvägagångssätt kan upptäcka fel tidigt, och även tillvägagångssättet kan vara effektivt för att hitta fler fel tidigare i högrisksystemkomponenter jämfört med kontrollteknikerna. Slutsats: Vi föreslog en förbättrad riskbaserad testfallsprioriteringsmetod som uppskattar risker systematiskt med ett luddigt expertsystem. Med den föreslagna metoden kan testare upptäcka fler fel tidigare än med andra kontrolltekniker. Dessutom kan det föreslagna halvautomatiska, systematiska tillvägagångssättet enkelt tillämpas på industriella tillämpningar och kan bidra till att förbättra regressionstesternas effektivitet.
Hattiaracchichi et al. REF har använt systemkrav och risker kopplade till kraven för identifiering av viktiga testfall.
Risk-based test case prioritization using a fuzzy expert system
{'venue': 'Inf. Softw. Technol.', 'journal': 'Inf. Softw. Technol.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}