约束引导的测试执行调度：ABB 机器人公司的经验报告

自动化测试执行调度在现代软件开发环境中至关重要，其中组件频繁更新，变更会影响其与硬件系统的集成。构建测试调度，在考虑测试用例选择及其分配到特定测试执行机的庞大需求下，聚焦于正确测试并最优利用可用资源（时间与硬件），是一项复杂的优化任务。人工方案耗时且易错。此外，当软件与硬件组件及测试脚本频繁增删或更新时，静态测试执行调度不再可行，由自动化应对动态变化的动机增强。自 2012 年以来，我们的工作聚焦于转移基于约束规划的技术，以自动化 ABB 机器人公司工业机器人系统的测试。在成功转移专用于测试用例生成的约束满足模型后，我们介绍了一个名为 DynTest 的项目成果，其目标是从大型测试库中在各异的工业机器人上自动化测试执行调度。本文报告我们在 ABB 机器人公司成功转移基于约束的测试执行调度优化模型的经验与教训。我们的经验强调了产学研紧密合作对双方的好处。