परीक्षण मामलों को प्राथमिकता देने के लिए सॉफ्टवेयर परीक्षण में विफलताओं को कुशलतापूर्वक पहचानने के लिए आवश्यक है। गणितीय मॉडल क्रम निर्धारित करने में मदद करते हैं जिसमें परीक्षण के मामलों को विफल होने के लिए उनकी संभावना के आधार पर निष्पादित किया जाना चाहिए। ये मॉडल पहले सबसे महत्वपूर्ण परीक्षण मामलों पर ध्यान केंद्रित करके परीक्षण प्रभावशीलता में सुधार करते हैं।

टेस्ट केस प्रायोरिटाइजेशन में विफलता

विफलता संभावना अनुमान है कि एक परीक्षण का मामला दोष को प्रकट करना कितना है। ये अनुमान ऐतिहासिक डेटा, कोड जटिलता, या विशेषज्ञ निर्णय से प्राप्त किया जा सकता है। प्राथमिकता मॉडल में विफलता संभावना को शामिल करने से यह सुनिश्चित होता है कि उच्च जोखिम परीक्षण के मामले पहले निष्पादित किए जाते हैं, जो अनिश्चित दोषों के जोखिम को कम करते हैं।

गणितीय मॉडल का इस्तेमाल किया

कई मॉडल परीक्षण के मामले के आदेश को अनुकूलित करने के लिए विफलता संभावना का उपयोग करते हैं। आम दृष्टिकोण में परिभव्य मॉडल शामिल हैं, जैसे कि बेइशियन नेटवर्क, और हेरिस्टिक एल्गोरिदम जो विफलता की संभावना को शामिल करते हैं। इन मॉडलों का उद्देश्य सीमित परीक्षण संसाधनों के भीतर पहचान दर को अधिकतम करना है।

एक प्राथमिकताकरण मॉडल का उदाहरण

एक साधारण मॉडल प्रत्येक परीक्षण मामले को असफलता प्रदान करता है। टेस्ट मामलों को तब इन संभावनाओं के अवरोही क्रम में क्रमबद्ध किया जाता है। यह दृष्टिकोण यह सुनिश्चित करता है कि विफलता की उच्चतम संभावना वाले परीक्षण के मामले पहले निष्पादित किए जाते हैं, जिससे प्रारंभिक दोष का पता लगाने की संभावना बढ़ जाती है।

  • अनुमान विफलता संभावना
  • संभावना पर आधारित परीक्षण मामलों को क्रमबद्ध करें
  • अवरोही संभावना के क्रम में निष्पादित
  • परिणामों के आधार पर संभावित अद्यतन