王曙燕，胡乾花，孙家泽

（西安邮电大学 计算机学院，西安 710121）

0 概述

回归测试是指测试人员对演化后的新版本程序重新进行测试，确认修改部分没有影响未修改部分的功能［1］。测试用例集扩增强调利用原测试数据信息和程序演化信息辅助生成新的测试数据，以期提高生成效率并获得更具针对性的测试用例［2］。

测试数据扩增概念由HARDER 等［3］提出，之后国内外研究人员对其进行大量研究并取得一定的研究成果。吴川等［4］提出基于分析路径相关性来建立回归测试数据生成模型，虽然目标路径的覆盖率较高，但对于不同的被测程序，需要根据程序的特征设置不同的控制参数。YOO 等［5］将测试数据分为失效和未失效两类，且仅修改程序中的简单运算符。XU等［6］研究表明使用已有测试数据可以提高测试数据集扩增效率。QI 等［7］利用符号执行技术和状态传递树CEPT［8］确保测试数据可以覆盖修改后程序的变化节点，JIANG 等［9］通过分析软件信息图扩增测试数据，但QI 和JIANG 等的研究均未利用原测试数据集。巩敦卫等［10］根据与目标路径的相似度选取初始种群，采用遗传算法生成测试数据，虽然合理地利用了原测试用例，但是并未将程序的演化信息与交叉算子相结合。殷鹏川等［11］利用原测试用例跳过重叠初始子路径，对后续目标子路径进行concolic 测试，但该方法受限于约数求解器。王曙燕等［12］利用路径相似度识别新增路径并选取初始种群，采用自适应粒子群算法生成测试用例，但该方法不适用于大规模软件测试。……