在多目标粒子群与多线程条件下处理组合交互测试中的约束

背景：组合测试策略因其多样化应用近来备受关注。在其简单形式中，组合策略可基于系统的若干输入参数（配置）之间的交互（或组合）将其缩减为一小组。实践中，软件系统的输入配置受到约束，尤其在高度可配置系统中。要在策略内实现此特性，构建时会浮现诸多困难。尽管现今存在许多组合交互测试策略，但支持约束的寥寥无几。目标：本文提出一种新策略，用于在存在约束的情况下构建组合交互测试套件。方法：详细给出了设计与算法。为克服最优解的多判据问题，采用了多目标粒子群优化与多线程。该策略及其相关算法通过不同基准与对比进行了广泛评估。结果：我们的结果令人鼓舞，评估结果显示了策略中每种算法的效率与性能。基准结果还表明，与最先进策略相比，该策略能高效生成受约束测试套件。结论：所提策略可构成构建受约束组合交互测试套件的新途径。该策略可为未来实现形成新的有效基础。