Abstract-Regression testning är en dyr, men viktig, process. Tyvärr kan det finnas otillräckliga resurser för att göra det möjligt att återställa alla testfall under regressionstester. I denna situation, test fall prioritering tekniker syftar till att förbättra effektiviteten av regressionstestning genom att beställa testfallen så att de mest fördelaktiga utförs först. Tidigare arbete på regressionstest fall prioritering har fokuserat på Greedy Algorithms. Det är dock känt att dessa algoritmer kan producera suboptimala resultat eftersom de kan konstruera resultat som endast betecknar lokala minima inom sökområdet. Däremot syftar metaheuristiska och evolutionära sökalgoritmer till att undvika sådana problem. Denna uppsats presenterar resultat från en empirisk studie av tillämpningen av flera giriga, metaheuristiska, och evolutionära sökalgoritmer till sex program, från 374 till 11,148 rader kod för tre val av fitness metrisk. Papperet behandlar problem med valet av fitness metrisk, karakterisering av landskapet modalitet, och fastställande av den mest lämpliga sökteknik att tillämpa. De empiriska resultaten kopierar tidigare resultat om Greedy Algorithms. De kastar ljus över arten av regressionstestningsytan, vilket tyder på att den är multimodal. Resultaten visar också att Genetiska Algoritmer presterar bra, även om Greedy-metoder är förvånansvärt effektiva, med tanke på landskapets multimodala natur.
Enligt de empiriska resultaten i REF är skillnaden mellan permutationsbaserade genetiska algoritmers effektivitet och ytterligare giriga metoder i de flesta fall inte signifikant.
Search Algorithms for Regression Test Case Prioritization
{'venue': 'IEEE Transactions on Software Engineering', 'journal': 'IEEE Transactions on Software Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}